质谱检测蛋白磷酸化位点方法

p 　　 span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " 回顾2017年，基于质谱的临床研究有一项突破性发现。普渡大学陶纬国教授团队在2017年3月20日的《美国国家科学院院刊》(PNAS)杂志上发表文章称，他们从人体血液中发现2400多种磷酸化蛋白。该发现首次证明了磷酸化蛋白可以作为基于液体活检的疾病标志物，能用于对癌症等重大疾病更早、更精准的非侵入性诊断，为 “液体活检”提供了全新的检测维度。近日，仪器信息网专访了陶纬国。 /span /p p style=" text-align: center " img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201801/insimg/a21a903c-0479-4776-9e2a-5b5c719f76fc.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 普渡大学 陶纬国教授 /strong /p p 　　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 磷酸化蛋白突破性发现 /strong /span /p p 　　通过液体活检来诊断肿瘤和癌症等疾病一直是临床科学家关注的焦点，研究对象多集中在循环肿瘤细胞(CTC)和循环肿瘤DNA(ctDNA)，但是二者都有局限性：由于CTC在血清中的浓度非常低，取少量血液对其检测难度很大 癌症有很多基因突变，而这些突变不一定会显现出来，因此基于ctDNA进行的液体活检的诊断结果只能预测患病的概率，并不能确诊。 /p p 　　蛋白质磷酸化是调节和控制蛋白质活力和功能的最基本，最普遍，也是最重要的机制，同时，与许多疾病的发生密切相关。在众多肿瘤致病机理中，当前学术界对蛋白质磷酸化机理的研究最为清楚，80%-90%的癌症都跟蛋白质磷酸化有关。因此，许多抗肿瘤药物的研制都着眼于磷酸化蛋白。理论上，磷酸化蛋白作为相关基因突变的表达，在临床上能够帮助医生做出更明确的诊断。但是，有关基于液体活检的磷酸化蛋白研究还很少。此前，有个别报道在血液中发现几十种磷酸化蛋白，均是高丰度蛋白，生物学意义不大。“原因就是磷酸化蛋白一旦从细胞进入血液中就被肝脏分泌的磷酸酶水解了。”陶纬国解释说，“所以虽然磷酸化蛋白跟癌症关系非常密切，但人们无法对其进行检测。” /p p 　　陶纬国团队是如何从人体血液中检测到大量磷酸化蛋白的呢?这要从三年前的一篇文献报道说起，当时陶纬国从这篇文章中了解到外泌体和微囊的结构，“当我看到类似于纳米微粒的外泌体、微囊结构时，我认为可能会有磷酸化蛋白被包裹在外泌体中，然后进入血液。如果真是这样，被外泌体包裹的磷酸化蛋白可能会避免被血液中的磷酸酶水解。”于是陶纬国团队对血液中的外泌体、微囊进行了超速离心分离、提取，然后用质谱进行检测。一周以后，实验结果让所有人都惊呆了，他们从中发现了几千个磷酸化蛋白。这个突破性的发现使得临床科学家们今后可以在1毫升血浆里找到几千个磷酸化的位点，并从中筛选出不同疾病的生物标志物。之后，陶纬国团队对乳腺癌病人血清中的磷酸化蛋白做了研究，发现乳腺癌病人体内的磷酸化蛋白与其病症密切相关。 /p p 　　那么，磷酸化蛋白液体活检何时能够应用临床呢?陶纬国回答说：“虽然现在还不好断言，但我认为3-5年内都有可能。”他进一步解释，随着质谱技术的显著提升，一些原来检测不到的生物标志物现在能够检测了，后面的工作主要是考察重复性有多好，假阳性有多低。 /p p 　　谈及未来的工作，陶纬国表示，一方面会继续做乳腺癌的磷酸化蛋白生物标志物确认的工作 另一方面也会做其他疾病磷酸化蛋白生物标志物找筛的工作，“还有很多其它疾病，比如阿尔茨海默病、帕金森综合征等，也都是蛋白磷酸化有关。” /p p 　　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 质谱用于生物大分子检测的思考 /strong /span /p p 　　陶纬国教授做蛋白组学研究至今已有十几年，用到的研究工具主要是质谱。在攻读博士期间，陶纬国师从普渡大学著名质谱专家Graham Cooks教授。博士毕业后，陶纬国加入了西雅图系统生物研究所，在Leroy Hood教授(自动DNA测序仪发明人)和Ruedi Aebersold教授(著名蛋白质组学专家)课题组继续博士后研究。从那时起，陶纬国就开始了他的磷酸化蛋白质组学检测的研究，“重回普渡教书以后，我的工作基本上是围绕着怎么去提高磷酸化蛋白分析手段来开展的。质谱在我的工作扮演着中心角色，包括方法开发，蛋白生物标志物早筛，全靠质谱来做。”首先是早筛，用质谱(Orbitrap)筛选出相关的生物标志物(磷酸化蛋白) 然后对病人的样本进行检测，用统计学的方法对检测结果进行分类 最后，分析统计学上有意义的、跟病人相关的磷酸化蛋白。 /p p 　　在过去二三十年里，质谱在生物大分子检测方面有几个重要的技术突破。首先，80年代末90年代初， ESI和MALDI的出现，使质谱能够用于分析生物样品 第二，近十几年来，高分辨质谱的飞跃发展，大大提升生物大分子的分析效率。“我读博士后时(2002年)，很多仪器还是低分辨的，生物样品还是挺难做的，做完一个磷酸化的蛋白，单是数据库检索就要三天，而且，相对来说，得到的数据假阳性高。现在的高分辨质谱解谱很容易，差不多半个小时就够了，假阳性也降低很多。”此外，陶纬国还说到，“UPLC与质谱的结合在技术上是很大的进步，使色谱的分离效率赶上了质谱的速度，现在一个小时能检测到几千个蛋白，非常快。” /p p 　　同时，陶纬国也指出了目前利用质谱来检测生物大分子的难点。第一，生物样品基体复杂。“像我们实验室做磷酸化蛋白，它本身丰度就很低，假如样本不经过任何分离的话，谱图上将会只能看到高丰度蛋白。”第二，质谱检测假阳性比较高。“其实还是需要统计学算法方面的开发，来解决假阳性率高的问题，这也是现在很多质谱开发者在做的工作。” /p p 　　现如今质谱产品更新迭代非常快，对于质谱工作者来说，是好，也是坏。“新产品的确扫描速度更快了，精度更高。但是，也给质谱工作者带来了不小的压力。特别是像我们这种使用高分辨大仪器的，没有那么多钱换来换去。可是如果你想要紧跟前沿，这些新仪器又十分必要。”陶纬国说，这是目前质谱工作者普遍面临的两难境地。 /p p 　　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 整合临床大数据 /strong /span /p p 　　2017年，陶纬国作为海外高层次人才被东南大学引进回国。谈及回国的初衷，陶纬国表示，国内拥有更多、更丰富的病人样本，这是他选择回国的原因之一。此外，国内对于高分辨质谱等大型仪器的投入力度也更大，有助于前沿研究的开展。谈到选择东南大学的原因，陶纬国说到：“东南大学的生物医学工程学院有转化医学，有生物，然后又有工程，包括产业化，比较适合我。” /p p 　　现在国内，整合医学大数据来服务大健康的概念很热，“在全国，包括南京，都已经有相关工作在开展”。从临床检测这个角度来说，陶纬国希望找到办法来整合DNA检测，microRNA检测，磷酸化蛋白检测几个维度的数据，从而获得更为精准的临床诊断结果。“比如检测一个肿瘤，通过对DNA、mRNA、磷酸化蛋白、糖基检测多维度数据的不断积累，数据会越来越多，结合人工智能、计算机算法，检测结果会越来越精准。 我回来能赶上这个机会也是不容易。”陶纬国如是说到。 /p p 　　目前，医学大数据的采集方式主要为第二代、第三代测序。“但是，质谱也是很重要的一块儿。”陶纬国指出，“比如乳腺癌，基因突变仅仅代表一种患病的可能性，但是到底有没有癌症还是要通过蛋白检测来确定，所以用质谱来检测蛋白的存在、活性、功能，比基因层面更可靠。所以，质谱检测肯定会慢慢跟上来。” /p p 　　陶纬国在东南大学生物医学工程学院的新实验室是电子生物国家重点实验室。对于自己的工作重心，陶纬国表示，现在是过渡时期，未来会逐步将重心转至国内。“国内实验室刚刚开始，看起来前途光明。” /p p 　 span style=" color: rgb(255, 0, 0) " strong 　热衷学界公益事务 出任CASMS主席 /strong /span /p p 　　作为质谱生物大分子检测方面的专家，陶纬国于2017年6月份当选北美华人质谱学会(CASMS)主席。该学会汇聚了众多顶尖的华人质谱学者，已经成为质谱学界重要的华人力量。在一年一度的“美国质谱年会(ASMS)”期间举行“北美华人质谱学术会议”已经成为CASMS的传统。据陶纬国介绍，CASMS已有二三十年的历史，目前注册人数在800人左右，覆盖了北美地区绝大部分优秀的华人质谱学者。ASMS每年参会人数6000-7000人，相当一部分是华人，中国面孔越来越多。“在美国，有很多华人学者做了非常出色的工作，但他们并没有获得相匹配的影响力和威望。” 陶纬国说，“我们学会的宗旨就是提升华人质谱学者在世界质谱领域的影响力。当然， 中国本身的国际地位的重要性是显而易见的。” /p p 　　CASMS的另一个宗旨是促进世界华人质谱界的互相交流。每两年召开一次的“世界华人质谱学术研讨会”是全世界华人的质谱盛会，汇聚了中国内地、台湾、香港、新加坡和北美地区的质谱学者，CASMS是该会议4个主办方之一。2016年，CASMS主办了第六届“世界华人质谱学术研讨会”，这是该会议首次在美国召开，恰逢该会议召开十周年。“我认为非常有意义，促进了两岸三地华人质谱学者的交流合作。我的亲身体会是通过这个会议结识了很多优秀学者，而在此前很多同仁相互间是不认识的。” /p p 　　未来，除了重要的线下会议组织工作，陶纬国希望通过加强线上日常交流，来使学会内部联系更为紧密。 /p p 　　 span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312, SimKai " strong 后记： /strong 临床质谱技术被认为是医学诊断的下一个“基因测序”，应用前景被普遍看好。质谱用于临床检验具有灵敏度高、特异性高、重现性好的优点，可在临床多个领域对传统诊断方法学进行替代。陶纬国教授团队的磷酸化蛋白研究进一步提升了临床质谱应用的含金量。基于该研究，临床科学家们将会找到更多可靠的疾病标志物，从而实现癌症等重大疾病的早期发现和精准诊断。 /span /p p style=" text-align: right " 采访编辑：李博 /p

大家好，本周为大家介绍一篇本课题组发表在ACS Chem. Biol.上的文章，Insights into Phosphorylation-Induced Protein Allostery and Conformational Dynamics of Glycogen Phosphorylase via Integrative Structural Mass Spectrometry and In Silico Modeling1。变构调节在自然界中广泛存在，可以用于调控细胞过程。糖原磷酸化酶（GP）是第一个被鉴定出的与变构调节相关的磷酸化蛋白。GP是一个分子量约196kD的同源二聚体蛋白，是糖代谢中重要的组分，也是2型糖尿病及癌症的靶点。AMP结合以及Ser14的磷酸化介导了GP的变构调节，使其构象从非活化的T-state GPb（未磷酸化状态）转变为活化的R-state GPa（磷酸化状态）。即使目前X-射线晶体学法解析出了GP的原子级蛋白结构，但受限于较大分子量，其结构动态性的检测较为困难，因此与GP变构调节相关的结构动态变化过程仍较为模糊。核磁共振（NMR）谱及分子动力学（MD）模拟等是探究蛋白质结构动态性的常用方法，但NMR分析存在分子量上限，且样品消耗量大，MD模拟的时间尺度和力场准确度有限。质谱（MS）法具有快速、灵敏的特点，是蛋白质结构、动态性以及构象变化分析中强有力的一款技术。氢氘交换质谱（HDX-MS）通过监测蛋白骨架酰胺氢原子与溶液中氘的交换来反映蛋白质构象动态性，因此适用于探究由配体、蛋白结合或共价修饰引起的蛋白质构象变化。同时，多个软件实现了由HDX-MS数据计算保护因子（PFs）和吉布斯自由能，从而提取残基水平的蛋白动态性信息。此外，在先前的工作中2, 3，我们整合了native MS和top-down方法（native top-down，nTD-MS技术），成功实现了多个蛋白复合物的一级序列到高阶结构等多方面信息的检测（包括测序、翻译后修饰、配体结合、结构稳定性、朝向等）。整合多种结构质谱法（整合结构质谱法）可以有效填补传统生物物理法中结构到动态性联系中的空缺，更好地表征变构调控现象。本文整合了HDX-MS、nTD-MS、PF分析、MD模拟以及变构信号分析检测了磷酸化介导的GP变构调控的结构和动态性基础，为GP的变构调控过程提供了见解。根据X-射线晶体学结构报道（图1a），T-state GPb转变为R-state GPa时，二聚体界面中N-末端尾部、α2、cap’（图1b）以及tower-tower helices区（图1c）发生了明显的结构重排，导致催化位点开放，从而底物磷酸吡哆醛（PLP）可以结合。尽管有晶体学报道，但与变构调控关联的构象动态性仍有待探寻。图1.（a）磷酸化介导T-state GPb（PDB：8GPB）向R-state GPa（PDB：1GPA）的构象转变；亚基相互作用界面：（b）C端区域和（c）tower-tower helices，GPb为蓝色，GPa为绿色。首先我们通过nTD-MS进行了检测。如图2a、b，谱图中观察到了GPb的单体和二聚体信号，其中二聚体为主要形式；GPa除了单体和二聚体外，谱图中还存在少量四聚体，但仍以二聚体为主要形式。当增加sampling cone（SC）电压时，GPb、GPa保留了其二聚体形式（图2c、d）。随后我们选择离子（29+）并在trap池中进行了碎裂（图2e、f、g、h），谱图低质荷比区GPa的碎片相对峰强度较GPb高，说明GP的二聚体互作界面较为稳定，且GPb亚基结构较GPa稳定。nTD-MS不仅能够探究GPb、GPa的结构差异，也能够为接下来的HDX-MS实验做好前期样品质量检查工作。图2.不同活化条件下GPb、GPa的nTD-MS谱图。（a、b）SC=40V；（c、d）SC=150V；（e、f）SC=150V、trap=100eV；（g，h）SC=150V、trap=200eV。左侧为GPb，右侧为GPa。随后我们进行了HDX-MS实验。图3a中展示了五个时间点的HDX heat map。图3b为通过PyHDX软件计算产生的PF值。其中N-端（1-22）以及tower helix前的loop区域（256-261）的氘代值较高、PF值较低，说明这些区域较为柔性或是结构较为无序。此外我们发现，tower-tower helices（262-276）区域的氘代值较低、PF值较高，表明helices的旋转可能是由前端可塑性铰链区触发的，而非helices本身的变形和重塑引起的，这些发现在晶体结构数据中均有吻合之处。除这两个区域外，GPa和GPb基本保持了稳定的整体结构。而从1μs原子级MD模拟计算得到的均方根波动（RMSF）和溶剂可及表面（SASA）中我们也发现（图3c），这两个区域数据与HDX-MS信息有所吻合，但MD模拟中部分区域未和HDX-MS相吻合的区域可能跟序列覆盖不足相关。图3. （a、d）GPb和GPa在不同标记时间下的氘代热图并映射到结构中（PDB: 1GPA）。（b、e）基于HDX-MS数据计算得到的PF值并映射到晶体结构中。（c、f）MD模拟中RMSF和SASA值并映射到结构中。从氘代差异图（图4a）中可以看出，4个区域呈氘代降低趋势（红色方框），多个区域呈氘代上升趋势（蓝色方框）（GPa-GPb）。而PF差的变化趋势与氘代变化趋势基本一致（图4b）。由数据可知，N-端和tower-tower helices的变化说明磷酸化介导的变构稳定了这两个区域，α1-cap-α2区域的动态性轻微下降。除此之外多个区域（尤其是tower-tower helices序列后的区域）均表现为PF值下降，说明相比于GPb，GPa催化位点附近的区域动态性增强了。接下来我们根据HDX kinetic plot特征将其进行了分类，并详细讨论了所属区域的变化。图4.（a）GPa-GPb HDX-MS的氘代差异图。（b）GPb到GPa PF的变化。 首先是N-端和C-端的变化（图5）。N-端残基1-22表现氘代下降，这说明N-端具有一定可塑性。受N-端区域磷酸化和结构变化影响，C-端区域也产生了一定的变化。此外，残基30-50（cap区）和残基111-117（α4back-loop）区表现氘代下降，而103-109（α4front）表现氘代上升。根据晶体结构推测，cap区和α4back-loop的氘代变化受N-末端变化影响，原有的残基相互作用被打破，形成新的残基间相互作用，同时这两个区域也经历了结构重排，因此表现出较明显的氘代变化。残基88-99（β2-α3）和残基125-141（β3-L-α6）氘代上升。总的来说，磷酸化使得cap′/α2界面互作增强了，同时磷酸化基团和精氨酸残基的静电相互作用是cap区产生变化的主要原因，而α1和α2起到锚定作用，其相对位置基本保持不变。图5.GPb（a）和GPa（b）的N-端和C-端区域的局部结构和HDX动力学曲线（c）。 此外，tower-tower helices（α7，残基262-278）区的变化同样值得关注（图6）。250s loop是表面暴露区域，未与其他区域发生接触，其氘代下降可能是因为自身结构的收缩。而肽段262-267和268-274氘代下降提示该区域可能发生了低周转率或强互作的结合反应。280s loop区氘代值上升。这些变化均说明，tower-tower helix的角度的改变不仅影响了二聚体界面结构，而且还影响了其靠近催化位点的周围区域。因此我们结合晶体结构推测，磷酸化和N-端相对位置的改变，使250s loop自身结构收缩，从而打破了Tyr262' -Pro281和Tyr262-Tyr280′之间的相互作用，导致两个亚基的tower helices发生相对滑动，倾斜角度增加。图6.GPb（a）和GPa（b）tower helix区域的局部结构和HDX动力学曲线（c）。 最后是催化位点、PLP结合位点和糖原存储位点的变化情况（图7）。催化位点周围多数区域均表现氘代上升趋势。我们推测，随着Pro281、Ile165和Asn133间的相互作用被打破，Arg569与Ile165、Pro281、Asn133间的互作也随之打破，因此催化位点和PLP结合位点周围的残基溶剂可及性上升，局部区域结构变得更为灵活，催化位点开放并转变为活化构象。糖原储存位点位于GP表面，距离催化位点30Å，除了α23（残基699−708）外，HDX-MS在糖原存储区没有观察到明显的变化。图7.GPb（a）和GPa（b）的催化位点和PLP（橙色）结合位点的局部结构和HDX动力学曲线（c）。结合以上所有数据，我们对磷酸化调节的动态机制进行了推测（流程图1）。磷酸化后，N-端尾部残基与acidic patch的互作被打破，也导致N-端尾部的有序化以及C-端尾部的无序化以及伴随的其他结构变化。通过在pSer14和Arg69和Arg43′之间形成新的盐桥，N-端残基被重定位，随之带来的是Asp838和His36′间的盐桥断裂。随着三级和四级结构的转变，250s loop收缩并发挥类似“门环”的作用，当其收缩时，Tyr262′-Pro281与Tyr262-Tyr280′之间的相互作用、276-279区与162-164区之间的氢键也被打破，导致tower helix发生相对滑动，tower-tower helices之间的作用被打破，同时将结构变化传递到催化位点。最后，280s loop和催化位点以及PLP结合位点附近的残基松动，通往催化位点和底物磷酸盐识别位点的通道打开，酶得以活化。流程图1.GP变构调节过程中，被打破（蓝色）或新形成的（红色）关键残基相互作用。 本文整合nTD-MS、HDX-MS、PF分析和MD模拟检测了GP磷酸化变构调节过程的结构和动态基础，通过该整合结构手段揭示了GP构象柔性、局部动态性以及长程变构调控构象变化中值得关注的信息。各个方法具有各自的优势，但也在一定层面存在局限，我们期待将HDX-MS信息与计算模拟信息进行更深度的整合以实现二者对蛋白质结构更精确的分析。撰稿：罗宇翔编辑：李惠琳原文：Insights into Phosphorylation-Induced Protein Allostery and Conformational Dynamics of Glycogen Phosphorylase via Integrative Structural Mass Spectrometry and In Silico Modeling李惠琳课题组网址：https://www.x-mol.com/groups/li_huilin参考文献1. Huang, J. Chu, X. Luo, Y. Wang, Y. Zhang, Y. Zhang, Y. Li, H., Insights into Phosphorylation-Induced Protein Allostery and Conformational Dynamics ofGlycogen Phosphorylase via Integrative Structural Mass Spectrometry and In Silico Modeling. ACS Chem. Biol. 2022.2. Li, H. Nguyen, H. H. Ogorzalek Loo, R. R. Campuzano, I. D. G. Loo, J. A., An integrated native mass spectrometry and top-down proteomics method that connects sequence to structure and function of macromolecular complexes. Nat. Chem. 2018, 10 (2), 139-148.3. Li, H. Wongkongkathep, P. Van Orden, S. L. Ogorzalek Loo, R. R. Loo, J. A., Revealing ligand binding sites and quantifying subunit variants of noncovalent protein complexes in a single native top-down FTICR MS experiment. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2014, 25 (12), 2060-8.

在国家自然科学基金的大力支持下(项目资助号：21021004)，中国科学院大连化学物理研究所邹汉法研究员在磷酸化蛋白质组分析技术方面获得新进展，相关成果发表在最近一期的Nature Protocols上(2013，8，461-480)。(http://www.nature.com/nprot/journal/v8/n3/abs/ nprot.2013.010.html)。 　　固定化金属离子亲和色谱(IMAC) 是磷酸化蛋白质组学研究中最常用的磷酸化肽段富集技术之一，常规的IMAC使用的螯合基团有三羧甲基乙二胺、次氨基乙酸、亚氨基二乙酸等，在螯合铁、镓等金属离子后可用于磷酸肽的富集。其缺点是特异性不高，在富集磷酸肽的同时也富集了一些酸性肽。研究人员发现了磷酸酯锆或钛表面与磷酸肽之间的高特异性相互作用，并利用这一相互作用建立了以磷酸基团为螯合配体的新一代固定化金属离子亲和色谱技术。实验表明，该新型IMAC对磷酸肽富集的特异性优异，可以有效避免酸性肽段的非特异性吸附。与传统的IMAC相比较，其对磷酸肽的富集能力提高3-10倍，从而大大提高了蛋白质磷酸化分析的检测灵敏度和鉴定覆盖率。该新型IMAC方法自2006年发表首篇论文以来，已在Mol. Cell. Proteomics, J. Proteome Res., Anal. Chem.等蛋白质组学与分析化学权威期刊发表论文20余篇，其中2007年发表在Mol. Cell. Proteomics的一篇论文已经被引用110余次。采用该方法为核心技术进行了人类肝脏蛋白质磷酸化的规模化分离鉴定，建立了迄今为止国际上人类肝脏蛋白质磷酸化的最大数据集 (Mol. Cell. Proteomics，2012，11，1070-1083)。

蛋白质磷酸化是在激酶催化下将磷酸基团转移到底物蛋白质上的可逆过程，是能够调控蛋白质结构与功能且参与细胞内信号转导的重要翻译后修饰，在植物的生长、发育、环境适应以及作物的产量和品质调控中发挥着重要作用。深度解析磷酸化蛋白质组，是探讨磷酸化如何参与这些生物学过程以及筛选与作物重要农艺性状相关的关键磷酸化靶点的有效手段。然而，与动物相比，植物磷酸化蛋白质组的深度解析在技术上更具挑战性。这是由于植物细胞具有致密的细胞壁和大量的色素以及其他次生代谢物。前者增加了蛋白质提取的难度，而后者干扰了磷酸肽富集的效率和特异性。 中国科学院遗传与发育生物学研究所汪迎春研究组通过探索一系列的实验条件，研发出高效的植物磷酸化蛋白质组学新技术。该技术的主要特点是利用脱氧胆酸钠高效抽提植物蛋白，同时消除常规方法中导致样品损失和灵敏度降低的两个步骤，即在蛋白酶消化前的样品净化和在磷酸肽富集前的脱盐处理，在色素与其他干扰分子共存的情况下进行高特异性、高灵敏度地磷酸肽富集。 科研人员应用这一方法，在拟南芥、水稻、番茄和衣藻等绿色生物的组织中高效纯化磷酸化蛋白质组（单针质谱可鉴定约11,000个磷酸位点）。由于该技术主要面向高等植物及其他绿色生物（如衣藻），且操作简便，降低了实验所需的人力和试剂费用，因此命名为GreenPhos。GreenPhos可定量分析不同植物的磷酸化蛋白组，分析深度深、定量重复性高，有望成为植物磷酸化蛋白组学的通用技术。研究人员应用该技术，深度解析了拟南芥响应不同时长盐胁迫的差异磷酸化蛋白质组，发现了包括剪接体蛋白和一些激酶响应盐胁迫的磷酸化事件。 11月27日，相关研究成果在线发表在《分子植物》（Molecular Plant，DOI：10.1016/j.molp.2023.11.010）上。研究工作得到国家重点研发计划与中国科学院战略性先导科技专项的支持。中国科学院植物研究所的科研人员参与研究。GreenPhos工作流程及多种绿色生物磷酸化蛋白质组鉴定结果

仪器信息网讯 近日，中国科学院大连物理研究所生物分子高效分离与表征研究组(1810组)张丽华研究员和张玉奎院士团队，蛋白组组学分析最新成果发表于《自然-通讯》(Nature Communications)上。团队发展了N-磷酸化肽段高选择性富集新方法，并结合肽段的高效分离和高灵敏度鉴定，实现了N-磷酸化蛋白质组的深度覆盖分析。　　与研究相对深入的发生在丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸侧链氨基上的蛋白质O-磷酸化修饰相比，发生在蛋白质组氨酸、精氨酸和赖氨酸上的N-磷酸化修饰，由于P-N酰胺键具有较高的吉布斯自由能，且易发生水解，目前仍缺乏有效的N-磷酸化蛋白质组分析方法，制约了人们对其生物学功能的认识。　　团队研制了具有核壳结构的亚二微米硅球，并通过在硅球表面键合双二甲基吡啶胺双锌分子，在中性条件下实现了N-磷酸化肽段的高效、高选择性、快速富集 通过基于该材料的on-tip富集方法和液质联用分离鉴定的结合，不仅从HeLa细胞中鉴定到3384个N-磷酸化位点(目前最大的哺乳动物N-磷酸化数据集)，而且还发现N-磷酸化位点附近亮氨酸高度表达 建立的N-磷酸化蛋白质组分析新方法不仅为深入研究其生物学功能提供了基础数据，而且也为推动精准医学、合成生物学等领域的发展提供了技术支撑。　　上述工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、中科院大连化物所创新基金等项目的资助。文章链接：《自然-通讯》(Nature Communications)。

大家好，本周为大家介绍一篇发表在J. Am. Chem. Soc.上的文章，Transient Structural Dynamics of Glycogen Phosphorylase from Nonequilibrium Hydrogen/Deuterium-Exchange Mass Spectrometry，文章作者是英国埃克塞特大学的Jonathan J. Phillips。　　变构调节指在蛋白质的正构位点上的变化通过蛋白质内部传递，最终影响到变构位点的结构，从而调整白质功能。理解蛋白质功能转换背后的特定结构动态变化对于分子生物学和药物发现领域至关重要。尽管变构现象自从提出以来已有广泛的研究，但是关于信号如何在蛋白质内部长距离传递的具体机制仍然不甚清楚。很大程度上是由于缺乏能够在时间和空间上高分辨率测量这些信号的生物物理方法。糖原磷酸化酶(glycogen phosphorylase，GlyP)是研究变构调节常用的标准蛋白，GlyP与II型糖尿病和转移性癌症的治疗密切相关。GlyP作为一种典型的变构酶，其活性受磷酸化修饰、多种天然配体和药物的调控。本文旨在通过开发和应用非平衡毫秒级氢/氘交换质谱(neHDX-MS)技术，来精确定位GlyP在变构激活和抑制期间的动态结构变化。这项技术能够提供蛋白质在毫秒时间尺度上的局部结构动态信息，有助于揭示变构调节过程中的瞬态结构特征，从而为理解蛋白质的动态行为和设计变构调节剂提供重要的结构信息。　　作者首先确定了能够完全激活或抑制GlyP的条件。25 mM 的AMP能实现GlyPb的最大激活(图1A)。32 mM咖啡因足以完全抑制GlyPa(图1B)。并且观察到50ms内AMP和咖啡因能够达到最佳激活/抑制状态(图1C和1D)。　　图1.糖原磷酸化酶b的变构激活和糖原磷酸化酶a的抑制。　　随后作者通过neHDX-MS捕捉由AMP引起的GlyPb变构激活过程中的局部结构扰动。通过激活过渡态与未激活和激活状态之间的HDX差异，作者将这些肽段分成了七个类群。其中重点值得关注的类群是c、d(其他类群对应区域及趋势不在此详细介绍)，因为他们的HDX行为与未激活和激活时的稳定态都有明显差异，这些局部区域的结构变化是过渡态的独特体现(图2A)。其中，c类群主要涵盖了tower helix区(图2B)，说明该区域在从未激活到激活状态的过渡态中，表现出相较于前后二者皆较高的动态性。d类群涵盖活性位点，说明活性稳点结构在因结合发生了结构稳定化现象。为了从原子水平理解这些瞬态结构变化，研究人员使用了一种基于Energy Calculation and Dynamics(ENCAD)的方法，Climber，来模拟从非活性状态到活性状态转变过程中的过渡态内部作用变化。结果显示，tower helix在激活过程中经历了氢键先断裂后形成的变化，这与观察到的HDX增加相一致(图4A)。　　图2.GlyPB中表现不同结构动力学行为的类群。　　图3.局部区域HDX动力学。　　图4.GlyP在活性和非活性状态之间的结构插值。　　随后作者探讨了咖啡因如何通过变构抑制影响GlyPa的结构动态。同样作者也比较了抑制过渡态与未抑制和抑制状态之间的HDX差异，分成了七个类群。在这几组类群中，仅有m表现出较未抑制和抑制状态都较明显的氘代上升趋势(图2C、图3C&D)。m区域涵盖了tower helix区(图2D)，说明该区域在未抑制状态到完全抑制状态的过渡阶段内，发生了局部去结构化现象。此外，在280s loop和250′ loop区域也表现出类似的瞬时去稳定化现象。结合AMP激活实验中的现象表明，尽管咖啡因和AMP作用于GlyP的不同位点，但它们都可能通过类似的变构路径(即tower helix的去稳定化)来引起GlyP的变构调节，从而实现对该蛋白功能的调控。同样在Climber分析中，可以观察到对应区域发生了氢键重排，与neHDX-MS结果呼应(图4B)。　　本文讨论了GlyP的变构调节中间态涉及的局部结构动态变化，并通过毫秒级neHDX-MS揭示了这些变化。结果表明激活和抑制过渡态都涉及到tower helix的氢键断裂和局部结构重排，这是两个途径的共同特点。本研究的亮点在于开发了一种新的neHDX-MS方法，能够在毫秒时间尺度上观察蛋白质的变构结构动态。这种方法不仅对理解GlyP的变构机制具有重要意义，而且可以广泛应用于不同蛋白质的变构研究，为理解蛋白质的变构调节提供了新的视角和工具。　　撰稿：罗宇翔　　编辑：李惠琳　　文章引用：Transient Structural Dynamics of Glycogen Phosphorylase from Nonequilibrium Hydrogen/Deuterium-Exchange Mass Spectrometry　　参考文献　　Kish, M. Ivory, D. P. Phillips, J. J., Transient Structural Dynamics of Glycogen Phosphorylase from Nonequilibrium Hydrogen/Deuterium-Exchange Mass Spectrometry. J. Am. Chem. Soc. 2023, 146 (1), 298-307.

蛋白组学脱胎于人类基因组计划中的功能基因组学，是研究细胞、组织或完整生物体所拥有的全套蛋白质的学科，“全景式地研究在各种特定情况下的蛋白质谱”。（贺福初，中国蛋白质组计划，中国科学基金，2002，264-268）蛋白组学的实验过程高度依赖优化的样品前处理。其中，蛋白消解和质谱分析这两步之间的处理过程对整体分析质量和灵敏度有着非常重要的影响。一种名为StageTips的关键技术于2003年由南丹麦大学蛋白质组学领域著名学者Matthias Mann首次报道，并因其高效和简便而在蛋白组学研究中得到广泛使用。许多研究机构根据自身课题特点开发了StageTips的应用规程。StageTips是一种填充了Empore膜片的微量移液管。其全称是“Stop and go extraction tips”，喻意为蛋白分解产生的肽被Empore膜片拦截，然后由适当的溶剂释放出来。这个过程中，盐份去除，肽得到纯化和浓缩，或者预分馏。Empore膜片由高分子纤维网固定住的功能颗粒构成，同时具有极佳的物理特性（如柔软、致密）和化学特性（如高保留因子），使StageTips特别适用于LC/MS分析之前处理肽溶液样品。膜片中功能颗粒种类的多样性使StageTips具有多种不同性能，可以根据应用内容有多种选择，并可以在一支StageTips中组合使用。a - 单层Empore膜片的StageTips（放大图中为Empore膜片材料结构示意） b – 多层膜片的StageTips ；图1 StageTips外观Empore相对于用松散颗粒制成的产品有多种优势，包括：颗粒填充致密无沟流；无需筛板；洗脱体积小；容量可由增加膜片层数而扩大。图2. Empore StageTips 质量控制：这些数据显示SDB-RPS StageTips 在不同批次和同一批次内测试结果的良好可重复性和可靠性，证实生产工艺的优越性。应用实例一美国著名医院Mayo Clinic 于2020 开发了基于StageTips和临床质谱的 新冠病毒快速诊断方案，可以达到和PCR相似的精度。----------------------------------------------------------------------------------------------------图3. Mayo Clinics 新冠病毒高通量检测方案：基于StageTips 和OrbiTrap LC-MS。应用实例二高通量磷酸化蛋白质组学检测----------------------------------------------------------------------------------------------------DNA转录成mRNA要再翻译成具有特定氨基酸序列的蛋白质才能在体内发挥功能，其中大部分蛋白质往往还需要经过化学修饰才能具备真正的活性，这种修饰称为翻译后修饰（PTM）。翻译修饰的过程，就是在蛋白质氨基酸序列中添加特定氨基酸或改变特定化学官能团的过程，进而改变蛋白质的结构。已有实验证明有三百多种潜在的PTM类型，并且同一个蛋白质可能在多个位点发生修饰，这就促成了蛋白结构和功能上的多样性。在众多的PTM类型中，磷酸化修饰（Phosphorylation modification）的蛋白占到了所有蛋白质约三分之一，是最普遍的修饰类型之一。会影响到细胞内信号转导、细胞结构、细胞增殖、凋亡、转录、代谢过程以及调控病原微生物的适应能力等等，所以在不同细胞中，蛋白磷酸化水平会呈现不同的差异，特定位点的磷酸化程度可能从小于1%到大于90%。图 4. StageTips 用于高通量磷酸化蛋白质组学检测磷酸化蛋白质组学是研究这个蛋白质磷酸化修饰的重要方法之一。如图四所示，通过采用基于StageTips的高通量蛋白质组学样品制备方法，相对于传统样品制备方法来说，所需要的检测样品少了10倍，检测时间减少3倍，但定量化磷酸化位点增加了3倍，极大了提高了研究效率。高碱性条件下的分馏可大大提高蛋白质检出率。相比于传统的方法，比如离线HPLC 泵，或者散装填料装的Tips，Empore C18 Stage Tips 更为高效，同时成本更低。图五显示的数据表明通过StageTips 在高碱性条件下的分馏样品处理，蛋白质检出量增加了50%，同时蛋白质覆盖率提高了10%。图5: HeLa细胞系用 Empore C18 StageTips在高碱性条件下进行分馏处理可大大增加蛋白质和多肽的检出水平Empore还具有自身优势，其中可供选择的功能颗粒和应用如下表所示。【说明】Empore最早由3M公司生产，2019年，莱伯泰科从3M公司收购了Empore的生产线，由旗下CDS公司全面掌握生产工艺并生产和销售。收购之后，许多将Empore作为关键材料的高科技产品得以继续生产。

质谱流式细胞术可在数百万个单细胞中同时采样并量化分析50多种蛋白质或蛋白质修饰水平。应用质谱流式可从全新的角度判别细胞种类、细胞表型，评估其功能状态和异质性以研究疾病发生和发展的机制。然而，作为一种新兴单细胞蛋白组方法，质谱流式因其技术特性也存有一些功能上的不足之处。目前该技术最大的瓶颈在于其灵敏度的极限，在单细胞中的每种抗原表位需要累积上百个金属标签标记的抗体才可在质谱流式分析中检测到特异性信号。灵敏度不足的问题，使得一些在人类疾病中至关重要的低丰度蛋白，如大量的转录因子、一部分细胞表面受体蛋白以及某些与特定功能相关的磷酸化位点难以被准确分析。在对小体积细胞，例如免疫细胞和微生物细胞的研究中，质谱流式在技术上则更具挑战性。而之前在多个不同实验室进行的放大质谱流式信号的尝试由于信噪比低、放大效果不强、可控性差等问题并没有获得显著效果。如何在不影响信噪比的情况下对质谱流式进行信号放大是一直以来亟待解决的问题。2024年7月29日，哈佛大学Wyss研究所尹鹏教授团队（伦小康博士、盛宽玮博士为共同第一作者）等在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为：Signal amplification by cyclic extension enables high-sensitivity single-cell mass cytometry 的研究论文。该研究开发了一种名为循环延伸扩增（Amplification by Cyclic Extension，ACE）的信号放大技术，通过设计DNA动态探针实现对质谱流式技术（mass cytometry）中抗原表位金属同位素标记信号的高效放大，解决了质谱流式分析中的灵敏度瓶颈问题。ACE技术可同时放大30种以上蛋白表位信号。应用在悬浮质谱流式和成像质谱流式（imaging mass cytometry或IMC）中，ACE皆可大幅提升低丰度蛋白信号检测的灵敏度及准确性。在这项最新研究中，研究团队运用独特的DNA动态探针设计方法，创立了单链DNA循环延伸信号放大（Amplification by Cyclic Primer Extension，ACE）技术，实现了同时对多通道抗原表位信号的高信噪比高效放大，并应用于质谱流式技术上以大幅提高其灵敏度。ACE利用超短DNA序列作为起始探针（initiator）标记抗体并对胞内靶蛋白进行染色（图1）。在低温条件下，反应体系内的延伸探针（extender，含有两个相邻的起始探针互补序列）可互补结合在起始探针上，体系中的DNA聚合酶应用延伸探针为模版延长起始探针。提高体系温度后，延伸探针从延长过起始探针上解离，此时一个反应循环结束。当体系温度再次降低时，下一个延伸循环开始，起始探针进一步被延长。通过对起始探针序列的温控循环延伸，ACE可快速复制金属检测探针（detector）结合位点，引入检测探针后，单个抗体所携带的金属同位素标记物数量大幅提升。为提升DNA结构的热稳定性，该团队又结合3-cyanovinylcarbazole phosphoramidite (CNVK) 紫外交联方法将携带金属标记的检测探针共价结合在延伸后的起始探针上，使得检测探针在质谱流式仪内高温环境中不易解离（图1）。线型ACE（linear ACE）信号放大技术可平均提升信号13倍（图2）。但当分析极低丰度蛋白的单细胞信号或微生物单细胞蛋白信号需要更强信号时，可在线型ACE基础上应用分支ACE（branching ACE）以达到对抗原信号的500倍以上的放大。为配合质谱流式多维度蛋白表位分析特点，该团队通过设计正交DNA探针序列实现了对33种蛋白表位互不干扰的同时信号放大。图1. ACE技术流程示意图图2. 应用ACE逐级提高质谱流式抗原表位信号ACE技术建立后，研究团队首先将其应用与分析上皮-间质转化（EMT）和间质-上皮转化（MET）过程中的分子调控机制。通过对32个上皮和间质标记物、信号分子和转录因子的单细胞分析，将单个小鼠乳腺癌细胞从上皮状态到间质状态再回到上皮状态的转化过程进行时间重构，精准的展示细胞如何通过调节关键转录因子如Zeb-1和Snail/Slug的数量变化来驱动了EMT和MET分子程序。在第二个应用中，团队聚焦于单个T细胞胞内磷酸化信号网络。由于T细胞体积较小，在单细胞分辨率下每种磷酸化位点的表位数量有限，所以此前针对单个T细胞信号网络反应异质性的研究一直较难开展。团队应用ACE同时放大T细胞受体（TCR）信号网络内的30种关键磷酸化位点（图3），研究样本中T细胞在受到外部信号刺激时的胞内磷酸化网络特异性激活状态是如何分别调控介导应激、炎症、细胞增殖等反应的。应用该技术，团队分析了“组织损伤诱导T细胞麻痹”的分子信号机理，利用从手术患者获取的“术后引流液”（POF）样本刺激T细胞，并捕捉TCR信号网络的动态特征，揭示出导致部分CD4+ T细胞停止分裂并引起免疫抑制的胞内信号网络变化。图3. 应用ACE技术分析T细胞胞内信号网络动态变化最后，团队使用ACE结合成像质谱流式（Imaging mass cytometry，IMC）对人体肾脏组织切片中的蛋白表位进行高维度空间分析。通过检查从一名多囊肾病患者获得的肾皮质切片并对经信号放大后的20种肾脏标记物的空间表位分析，团队发现了存在于肾皮质部位细胞和组织结构的新病理特征：与组织修复相关的干细胞标记物Nestin在肾小球中的不均匀表达可能意味着组织的不同部位可能同时经历不同的病理阶段。ACE质谱流式信号放大技术是单细胞蛋白分析中一项革命性的突破。这套独特的生物技术在生物医学的各个层面都有着广泛的应用前景，尤其可将单细胞高维蛋白表位定量分析扩展到之前由于技术限制而从未涉及到的低丰度蛋白组。另外，结合成像质谱流式IMC，可在未来实现基于ACE信号放大的超分辨率空间蛋白组学成像分析。

大家好，本周为大家分享一篇发表在J. Proteome Res上的文章：Defining the Sarcomeric Proteoform Landscape in Ischemic Cardiomyopathy by Top-Down Proteomics[1]，文章的通讯作者是威斯康星大学麦迪逊分校的葛瑛教授。缺血性心肌病(Ischemic cardiomyopathy，ICM)是一种高度异质性的心血管疾病，大多数是由于左心室收缩功能障碍使得流向心脏的血液减少，从而导致氧气剥夺和心肌缺氧。ICM是心力衰竭的主要病因，是造成全球死亡率升高和疾病负担增加的主要因素之一，但其潜在的分子机制还有待深入研究。肌节作为心脏收缩的基本单位，由以肌动蛋白为基础的细肌丝和以肌球蛋白为基础的粗肌丝组成，它们附着在一个Z盘结构上。研究发现肌节蛋白质翻译后修饰(PTMs)和亚型的改变在心脏生理病理进程中扮演着重要角色。基于质谱的Top-down蛋白质组技术是以完整蛋白质为分析对象，可以提供不同表型心脏病蛋白质PTMs和亚型变化等生物信息，但目前还缺乏ICM肌节proteoforms图谱变化的相关报道。因此，作者利用Top-down蛋白质组学技术，在正常和ICM条件下构建了肌节proteoform图谱，并探究其变化对ICM发病机制的影响，从而为人类ICM的研究提供独到的见解。为了揭示ICM的分子变化情况，作者首先利用不同的pH条件，去除心脏功能正常的供体左心室(Left ventricular，LV)心肌组织(donor，n=16)和ICM患者LV心尖组织(ICM，n=16)的胞质蛋白质，对富集到的肌节蛋白质进行LC-MS/MS检测分析(图1)。心尖是在ICM患者进行左心室辅助装置植入手术期间获取的，实验已经证明LV和心尖组织具有相似的肌节proteoform图谱，两者可以进行相互比较。通过去卷积图谱上proteoform的峰强度与同一蛋白质所有proteoforms的总强度之比来进行蛋白质修饰水平的定量，而蛋白质表达的定量则依赖提取离子色谱图(EIC)峰下面积(AUC)的积分来计算。整个实验流程，从样品制备到LC-MS/MS分析，用时不到3h，表明该方法具有快速与高通量的优点。　　图1. 非标记Top-down蛋白质组学的实验流程：对无心脏病史的非衰竭供体(donor，n=16)和ICM患者(ICM，n=16)的LV组织进行肌节蛋白质的提取，然后进行LC-MS/MS分析。Top-down蛋白质组学策略提供了正常供体和ICM心脏组织中的proteoform图谱，如图2所示。作者检测到了许多肌丝蛋白，包括心肌肌钙蛋白I(cardiac troponin I，cTnI)、肌钙蛋白C(troponin C，TnC)、原肌球蛋白(tropomyosin，Tpm)亚型、α-肌动蛋白(α-肌动蛋白)亚型、心室型肌球蛋白轻链2(MLC-2v)、心室型肌球蛋白轻链1(MLC-1v)和心房型肌球蛋白轻链1(MLC-1a)，同时也检测到了多种Z盘蛋白，包括ENH2、肌肉LIM蛋白(muscle LIM protein，MLP)、富含半胱氨酸蛋白2(cysteine rich protein 2，CRIP2)、cypher-5、cypher-6、elfin、calsarcin-1(Ca1-1)和四个半LIM结构域蛋白2(four and a half LIM domains 2，FHL2)(图2)。随后，作者采用碰撞活化解离(CAD)模式对所有检测到的肌节蛋白质进行MS/MS分析，以进一步表征蛋白质。比如，实验结果显示MLC-2v上的磷酸化位点位于Ser19，并且实现了21%的序列覆盖率，这些数据表明Top-down的MS/MS分析可以对完整肌丝蛋白质进行测序，以用于蛋白质的鉴定和表征。　　图2. 正常供体和ICM患者心脏组织中的proteoform图谱。(a)代表性的基峰色谱图(BPC)表明肌节蛋白和Z盘蛋白呈高分辨分离(MLP、CRIP2、cTnT、ENH2、cypher-6、elfin、cypher-5、FHL2、calsarcin-1、cTnI、Tpm、MLC-1V、MLC-1a、MLC-2v、α-actin和TnC) (b)去卷积质谱图显示肌节蛋白和Z盘蛋白的多样性，红色p和pp分别表示单磷酸化和双磷酸化形式的proteoform。　　紧接着，作者对3个正常供体组织样本进行了LC-MS/MS检测，结果表明它们的BPC和总离子色谱图(TIC)，以及质谱信号强度的重现性非常好，证明了该分析方法稳健的重现性。为了比较两组样本间的蛋白质表达水平，作者对来自同一正常供体的组织样本，分别提取50、400、500、600、750、1000和1200 ng的总蛋白质进行LC-MS/MS检测以评估仪器响应线性，结果如图3a所示，它们表现出高度相似的proteoform图谱。图3b展示了代表性肌节蛋白(ENH2、cTnI、α-Tpm、MLC-1v、MLC-2v和TnC)的EIC，通过测定每个EIC的AUC丰度总和，建立了250~1200 ng的相互线性范围。如图3c所示，不同总蛋白量相关性结果的R2均大于0.99，表明该检测方法具有优异的重现性、灵敏度和线性，所以有信心将其用于样本间的蛋白质定量。　　图3. 关键肌节蛋白相互线性范围响应的测定。(a)50、400、500、600、750、1000和1200 ng总蛋白质的BPC，proteoform图谱高度相似 (b)ENH2、cTnI、α-Tpm、MLC-1v、MLC-2v和TnC的EIC(结合同一蛋白质所有proteoforms前3~5个最丰富电荷状态的离子) (c)每个肌节蛋白的AUC与250~1200 ng总蛋白(每个点重复3次)显示出相互线性相关(R20.99)。与正常供体样本相比，作者在ICM组中检测到了cTnI和ENH2的PTM和表达水平的显著变化。在供体和ICM组中，作者检测到了三种主要的cTnI proteoforms，包括未磷酸化的cTnI、单磷酸化的cTnI(pcTnI)和双磷酸化的cTnI(ppcTnI)同样也在两组中检测到了未磷酸化的ENH2和单磷酸化的ENH2(pENH2)(图4a)。与供体组相比，实验观察到ICM组LV组织中cTnI和ENH2表达水平的显著降低(图4b)，同时发现它们的总磷酸化水平在ICM组中也显著降低(图4c)，其中cTnI和ENH2的总磷酸化水平分别降低了35%和34%。此外，为了确定ICM组织中cTnI和ENH2磷酸化水平的降低是否相互依赖，作者对两者磷酸化水平进行了线性拟合，发现cTnI和ENH2磷酸化水平表现出很强的线性相关(r=0.8926，p0.00001)(图4d)。这些发现也与作者先前对肥厚型心肌病(Hypertrophic cardiomyopathy，HCM)患者心脏的研究结果相一致(Ying Ge, et al. Proc Natl Acad Sci USA. 2020 117(40):24691-24700)，表明可能是由异常的PKA信号通路介导了cTnI和ENH2磷酸化水平的协同降低。　　图4. ICM组中cTnI和ENH2磷酸化水平协同降低。(a)正常供体(蓝色)和ICM(红色)中代表性去卷积质谱图和EIC，红色p和pp分别表示单磷酸化和双磷酸化 (b)cTnI和ENH2表达水平的定量，两组在p0.05时被认为有统计学差异 (c)用mol pi/mol protein计算cTnI和ENH2总磷酸化，水平线代表组内中间值，两组在p0.001时被认为有统计学差异 (d)cTnI和ENH2磷酸化水平间的线性相关性(r=0.8926，p0.00001：线性相关性很强)。　　Tpm是一种细丝相关蛋白，共有几种可以与cTnT和α-actin相互作用以调控肌肉收缩的蛋白质亚型。作者在先前的研究中证实了人类心脏中存在α-Tpm、β-Tpm、和κ-Tpm，其中α-Tpm是表达最为丰富的亚型(Ying Ge, et al. J Muscle Res Cell Motil. 2013 34(3-4):199-210)。在本项研究中，未磷酸化的α-Tpm、单磷酸化的α-Tpm(pα-Tpm)和单磷酸化的κ-Tpm(pκ-Tpm)是主要检测到的TPM亚型(图5a)，而未磷酸化的κ-Tpm、γ-Tpm和skβ-Tpm丰度较低。与正常供体组相比，skβ-Tpm在ICM组中的表达显著降低，而α-Tpm和κ-Tpm在两组比较中无显著变化(图5c)。γ-Tpm的丰度太低，致使很难对其进行准确定量。尽管Tpm亚型的比例变化对心脏功能的影响还不得而知，但skβ-Tpm在ICM组中表达水平的显著降低同样也在先前HCM患者心脏中观察到(Ying Ge, et al. Proc Natl Acad Sci USA. 2020 117(40):24691-24700)，因此有理由推断skβ-Tpm表达水平的变化可能会改变心脏功能，并使得ICM患者心脏收缩功能受损。除此之外，在正常供体组和ICM组中也都检测到了α-actin的两种亚型：骨骼肌α激动蛋白(Skeletal α-actin，α-SKA)和心脏α肌动蛋白(Cardiac α-actin，α-CAA)，如图5b所示。它们在心肌中共表达，在肌节结构和完整性中具有重要作用。与正常供体组相比，实验观察到α-SKA在ICM组中的表达显著增加(图5d)。结合作者先前观察到α-SKA在非衰竭供体心脏中的表达显著增加(Ying Ge, et al. Anal Chem. 2015 87(16):8399-8406)，实验结果说明衰竭心脏中表达上调的α-SKA可以作为一种有前景的心脏病生物标志物。　　图5. Tpm和α-actin不同亚型的表达。(a)Tpm在正常供体(蓝色)和ICM(红色)中的代表性去卷积质谱图，共鉴定到α-Tpm、β-Tpm、κ-Tpm和γ-Tpm四种亚型，红色p表示单磷酸化和双磷酸化 (b)α-CAA和α-SKA在正常供体(蓝色)和ICM(红色)中的代表性去卷积质谱图 (c~d)依据AUC进行Tpm和α-actin亚型的定量，两组在p0.005时被认为有统计学差异。　　作者也对Z盘蛋白质进行了鉴定和定量，例如MLP和Cal-1。图6a和图6c分别对应两种蛋白质的去卷积质谱图，其中MLP为未磷酸化和单磷酸化形式(pMLP)，Cal-1则表现出多种磷酸化proteoforms，包括单磷酸化(pCal-1)、双磷酸化(ppCal-1)和三磷酸化(pppCal-1)。与正常供体组相比，实验观察到MLP和Cal-1的总磷酸化水平在ICM组中的表达显著增加，分别增加了27%和4%(图6b和图6d)。MLP和Cal-1都与心肌病的发病相关，但目前尚未清楚PTMs如何影响其中的分子机制。本项研究首次揭示了ICM患者中MLP和Cal-1的磷酸化水平增加，但两者的总磷酸化水平呈负线性相关，说明它们不太可能被相同的激酶磷酸化或是在Z盘上有着密切的相互作用。　　图6. MLP和Cal-1在ICM组中的磷酸化水平增加。(b)MLP在正常供体(蓝色)和ICM(红色)中的代表性去卷积质谱图，红色p分别表示单磷酸化的MLP (b)MLP总磷酸化的计算，两组在p0.01时被认为有统计学差异 (c)Cal-1在正常供体(蓝色)和ICM(红色)中的代表性去卷积质谱图，红色p、pp和ppp分别表示单磷酸化、双磷酸化和三磷酸化的Cal-1 (d)Cal-1总磷酸化的计算，两组在p0.05时被认为有统计学差异。基于质谱的Top-down蛋白质组学技术，本研究对供体和ICM心脏组织中的proteoform图谱进行了详细分析，观察到多个蛋白质在表达和修饰水平上发生了显著改变，总的结果在proteoform层面揭示了与晚期缺血性心力衰竭相关的分子变化。值得注意的是，作者发现cTnI和ENH2磷酸化水平在ICM组中协同降低，表明缺血性心力衰竭时PKA信号通路出现异常。此外，在ICM组中也观察到了MLP和Cal-1这两种Z盘蛋白磷酸化水平的显著增加，并且也检测到了ICM组中Tpm和α-actin不同蛋白亚型的表达变化。总的来说，本研究强调了在proteoform水平研究ICM的必要性，有助于揭示ICM的发病进程和开发可行的治疗方案。　　撰稿：陈昌明　　编辑：李惠琳　　原文：Defining the Sarcomeric Proteoform Landscape in Ischemic Cardiomyopathy by Top-Down Proteomics李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin　　参考文献　　1. Chapman EA, Aballo TJ, Melby JA, et al. Defining the Sarcomeric Proteoform Landscape in Ischemic Cardiomyopathy by Top-Down Proteomics. Journal of Proteome Research. 2023, 22 (3): 931-941.

p style=" line-height: 1.5em text-align: justify text-indent: 2em " span style=" text-align: justify " 日前，黄超兰课题组及合作者的最新成果，利用新型绝对定量质谱法解析T细胞受体(TCR)磷酸化修饰动态全过程，揭示了CD3ε 的新型信号转导及其在CAR-T细胞治疗中的应用。相关成果近日发表在《Cell》。 /span br/ /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 193px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/c9be87de-7748-4400-ab38-28fab92a68ad.jpg" title=" 黄超兰.png" alt=" 黄超兰.png" width=" 600" height=" 193" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " strong span style=" text-align: justify " 　　2020年7月29日，北京大学医学部精准医疗多组学研究中心黄超兰团队，中科院上海生化与细胞所许琛琦团队、美国加州大学圣地亚哥分校惠恩夫团队，联手在Cell上发表了题为“Multiple signaling roles of CD3ε and its application in CAR-T cell therapy”的论文，该研究通过开发基于质谱的绝对定量蛋白质组新方法，揭示了T细胞受体-共受体(TCR-CD3)复合物酪氨酸在不同抗原刺激下的动态磷酸化修饰全貌，解析了不同CD3链ITAM结构域磷酸化特征的奥秘，从中发现了其中一条亚基CD3ε的单磷酸化新功能，有望助力于设计全新的CAR-T疗法。 /span /strong /p p style=" text-align: justify " strong span style=" text-align: justify " /span /strong /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 245px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/b6abe943-5c1a-4258-8d80-ee14ae449013.jpg" title=" high light.png" alt=" high light.png" width=" 600" height=" 245" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　TCR-CD3复合物在T细胞的发育、激活及对病原的免疫反应中起着决定性作用。这一重要作用来自于CD3链胞内端的免疫受体酪氨酸激活基序(Immunoreceptor tyrosine-based activation motif-ITAM)。而ITAM的多样性功能主要取决于其结构域的酪氨酸(Tyrosine)磷酸化，比如招募SYK激酶家族蛋白ZAP70进而激活下游的信号传导。另外，ITAM的功能也被广泛应用在对嵌合抗原受体(CAR)的研究中。其中CD3ζ亚链便常用于构建CAR-T细胞疗法抗肿瘤活性，但其他CD3链的功能和对于CAR的设计也还有很多未知。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　 strong 深入探索 CD3 ITAM的酪氨酸动态磷酸化模式可为全面理解不同CD3链的功能提供核心信息。 /strong TCR-CD3受体复合物有10个ITAM结构域分布着20个磷酸化位点，在时间分辨率下实现对全部磷酸化位点的同时定量分析在技术上极具挑战性。为了直观比较不同TCR刺激下的磷酸化模式，精确绘制出TCR所有酪氨酸磷酸化的动态过程，黄超兰团队开发了一种新颖的绝对定量方法Targeted-IP-Multiplex-Light-Absolute-Quantitative Mass Spectrometry(TIMLAQ-MS)。区别于目前报道的蛋白组绝对定量手段，不需要加入同位素重标的合成肽段，而是巧妙地利用串联质量标签(TMT)，设计将6个标准样品和4个分析样品混合起来作为内标。标准样品为不同浓度梯度的合成非重标磷酸化/非磷酸化CD3肽(A)和从未经抗原刺激的T细胞中通过IgG抗体免疫沉淀下来的背景蛋白(B)的混合物 用数据依赖采集(Data-dependent acquisition, DDA)结合平行反应监测(Parallel reaction monitoring, PRM)的方式获得抗原刺激下，TCR-CD3免疫沉淀(IP)复合物中不同酪氨酸位点的磷酸化/非磷酸化在不同时间点的定量结果。 strong TIMLAQ 成功绕过了以前的定量方法中通常使用的同位素重标记肽，既节约了成本，又有效降低了方法的复杂性和数据采集误差，进一步提高了定量准确性，最终可完全实现在一次测量中对不同时间点全部ITAM磷酸化修饰的绝对定量，描绘TCR-CD3复合物的酪氨酸动态磷酸化修饰全貌。 /strong /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 492px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/17408230-fe19-4e90-a93b-06bbeea1254b.jpg" title=" 111.png" alt=" 111.png" width=" 600" height=" 492" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " 基于TIMLAQ-MS法的CD3 ITAM磷酸化修饰鉴定 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　 strong 利用这一方法鉴定到在不同的TCR刺激条件下，CD3各亚基主要表现为双磷酸化修饰模式，而唯独CD3ε呈现出单磷酸化修饰模式。 /strong 前研究表明，双磷酸化的ITAM与激酶家族蛋白ZAP70有很强的结合而激活下游信号传导，而单磷酸化的ITAM则表现出很低的结合性。 strong 本文中这一特殊的新发现驱使作者进一步深入探索CD3ε在TCR通路中的新潜在功能。 /strong 结果显示，单磷酸化的CD3ε可通过专门募集抑制性Csk激酶减弱TCR信号传导， strong 说明TCR中既有激活基元又有抑制基元，总体呈现为一种自制的信号传导机制。 /strong 作者团队进一步深入研究，发现一旦将CD3ε细胞质结构域整合到第二代CAR中，CD3ε的ITAM结构域可以通过募集Csk减少CAR-T细胞因子的产生，而CD3ε的BRS结构域则可以通过募集p85促进CAR-T细胞的持久性。总体而言，将CD3ε应用于CAR的设计可显著提高CAR-T细胞的抗肿瘤活性。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　 strong 　从一个重要的基础生物学问题开始，为解决问题而开发一个新颖方法，得到新发现，再深入探索生物学功能，最后有望贡献在治疗方法上。黄超兰教授，许琛琦教授和惠恩夫教授作为本文的共同通讯作者，完美地演绎了不同交叉领域共同合作而产生的精彩结果。 /strong /p p strong /strong /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 338px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202007/uepic/e5f4a9aa-d6b8-4604-a6a5-28e0177de6e9.jpg" title=" 222.png" alt=" 222.png" width=" 600" height=" 338" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " span style=" text-align: justify " 　　黄超兰教授是北京大学医学部精准医疗多组学研究中心主任，北京大学医学部基础医学院长聘副教授，北京大学生命科学联合中心研究员，曼彻斯特大学荣誉教授。近年来，黄超兰教授带领团队积极开发基于质谱的蛋白质组学新方法，实验室拥有国际领先的仪器、技术和方法，致力于为生物学和临床研究中遇到的难题提供最有质量保证的全面蛋白质组和质谱技术手段。 仅从2015年至今，黄教授在高影响因子的杂志上就发表了近50篇文章 (目前已累计发表SCI论文80余篇)，不但自己开发最前沿的质谱技术(迄今为止，课题组研发的单细胞蛋白质组技术，在单一体细胞中鉴定的蛋白数量是全球领域最高水平)，更发挥了强大的合作力量，以她高超的质谱技术助力了众多科学家的科研发展。曾协助美国普林斯顿大学教授，美国科学院外籍院士颜宁课题组，利用质谱技术有效分析了ACAT1蛋白周围游离的脂质，为ACAT1作用底物的鉴定提供了最为直接有效的证据，相关工作发表在Nature上 sup 1 /sup 。最重量级的是协助中科院院士，西湖大学校长施一公教授利用高分辨交联质谱技术对剪接体复合物的成分和相互作用进行准确鉴定，促进了剪接体复合物在冷冻电镜上的超高分辨率结构鉴定，相关工作发表在两篇Science上 sup 2，3 /sup 。 /span /p p style=" text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em " strong span style=" text-align: justify " 北京大学医学部精准医疗多组学研究中心 /span /strong span style=" text-align: justify " ，在“双一流”的支持下，正式成立于2018年6月，为北京大学医学部直属二级单位。黄超兰教授担任中心主任。中心主要基于临床医学热点和难点问题，通过临床医学，创新技术和基础学科的交叉，开展协同创新研究和研发，攻克医学重大难题。 /span span style=" text-indent: 2em " 以重要的临床问题为根，利用前沿的高通量多组学技术（基因、转录、蛋白、翻译后修饰、代谢、微生物）和人工智能分析手段，结合临床信息，打造成规模化专业化的临床生物标志物（包括疾病预防，诊断，机制，疗效和药物靶点）开发、验证和标准化的创新平台。 /span /p p style=" text-align: justify " span style=" text-align: justify " br/ /span /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　原文链接： a href=" https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.07.018" target=" _blank" https://doi.org/10.1016/j.cell.2020.07.018 /a /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " br/ /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　参考文献： /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　 span style=" font-size: 14px " 　 sup 1 /sup Qian et al., Nature, 2020 581(7808):333-338 /span /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " span style=" font-size: 14px " 　　 sup 2 /sup Yan et al., Science, 2015 349(6253):1182-1191 /span /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " span style=" font-size: 14px " 　　 sup 3 /sup Wan et al., Science, 2016 351(6272):466-475 /span /p p br/ /p

在翻译后修饰和/或极碱肽的序列分析方面，电子转移裂解（ ETD ）线性离子阱质谱是很有优势的工具。传统的诱导活化裂解（CAD）常用来鉴定蛋白，并试图确定和找到他们修饰的位点，但这种技术有其本身固有的缺点，下面将详细叙述。与线性离子阱的结合使用的ETD是蛋白质组学研究的一个可靠的技术，可以很容易鉴定用CAD不能鉴定的多肽。ETD 是一个相对较新的肽/蛋白质碎裂的技术，能够大大推进质谱鉴定蛋白质这个领域的进步。 翻译后修饰 翻译后修饰（PTM）是翻译后的蛋白质进行的一种化学修饰，是蛋白质生物合成的后续步骤之一。蛋白的分析及其翻译后修饰的分析对于研究许多疾病是非常重要的，如癌症、糖尿病、心血管疾病和神经退行性疾病---阿尔茨海默病。这是因为在蛋白质的合成的过程中以及合成之后，可能发生各种蛋白修饰。对于正常细胞的功能，这些修饰是必须的，但调节这些修饰的变化可能会导致疾病的发生，如阿尔茨海默病，癌症和勃起功能障碍。蛋白质修饰可提高/降低蛋白质的活性，可以与其他蛋白质发生相互作用和将某一蛋白质定位到细胞的特定地方。 翻译后修饰，如磷酸化，乙酰化和甲基化被用作化学开关，激活/灭活组蛋白基因转录调控， DNA复制和DNA损伤修复。组蛋白是染色质的主要蛋白，DNA盘绕时，它们起到线轴的作用，而且在基因调控中发挥重要作用。因此，鉴定这种翻译后修饰是必需的，因为它在生物系统中对于某些蛋白的功能和作用至关重要。 用CAD鉴定蛋白 质谱在确定蛋白及其翻译后修饰上发挥了不可或缺的作用。CAD是一种常见的分析鉴定蛋白质的技术。一般用胰蛋白酶将蛋白质消化成较小的多肽，然后用反相色谱将其分离，并直接注入电喷雾质谱仪检测，通过串联质谱（ MS / MS法）获得序列信息。通过电喷雾电离这些多肽形成几种带电状态的肽离子，而较低带电状态的最适合CAD分析。低能量的CAD串联质谱一直是最常用的分析方法，通过裂解肽离子进行后续的序列分析。 翻译后修饰分析，如磷酸化，磺酸化和糖基化很难用CAD进行分析，因为这些修饰通常是不稳定且容易丢失肽骨架的碎裂信息，从而导致很少或几乎不能得到肽序列和磷酸化位点。利用常规的CAD质谱对于含多个碱性残基多肽测序也是极为困难。 根据不同的蛋白质序列，有时胰蛋白酶会产生过小或过大的肽段。在这种情况下，缺乏可信的序列分析手段。因此CAD对短的，低带电的多肽是最有效的。对于鉴定蛋白和了解蛋白的生物学功能，这是一种广泛使用的方法，然而，限制了研究者分析了所有的肽段，这也阻止多个翻译后修饰位点的检测和了解这些蛋白的生物学功能。 先进的碎裂方式：ETD ETD是基于离子/离子气相化学一种碎裂多肽的新方法。ETD通过从阴离子自由基到质子肽转移电子的化学能量将肽碎裂，这引起多肽骨干的分裂。 ETD产生的骨干肽序列和肽侧链的信息往往与CAD互补。 ETD已成功应用与线性离子阱以及其前身三维离子阱。虽然ETD在三维阱的执行价格具有竞争力且和CAD自身相比提供了独特好处 ，这样的组合并没有提供蛋白质组学分析所需的技术能力。非线性离子阱的ETD，它一直未能很好控制裂解过程，而且由于三维阱离子存储能力的有限不能处理大量的多肽。基于此，研究人员已经提出ETD功能应用于线性离子阱（Thermo Scientific LTQ XL mass spectrometer质谱仪） 。 相对于传统的CAD技术， ETD提供了更稳定的方法来定性PTMs，鉴定大型多肽或甚至整个蛋白质。 ETD能够将普通翻译后修饰的多肽，或者多个碱性残基的多肽甚至整个蛋白质生成离子。 ETD也可以轻易碎裂含有二硫键的的多肽。 ETD是为更复杂的FT-ICR仪器开发相似的裂解技术。使用电子转移试剂，而不是影响肽碎裂的自由电子使ETD在广泛使用的射频四极离子阱中得到应用。射频离子阱质谱仪具有低成本，低维护费用以及更易接受优点，相对于CAD碎裂方法，ETD碎裂技术能够产生更多的产物离子，利于肽段的解读。 ETD的线性离子阱提供了强有力的工具鉴定蛋白及其翻译后修饰 。LTQ XL线性离子阱质谱仪比其他任何离子阱提供更多的结构信息，ETD能够得到常规方法无法得到的序列信息。相比非线性离子阱，ETD的线性离子阱的显著特征在于离子和离子发生反应。虽然ETD功能是完全自动的且通常无需用户干预，但是当需要对离子数进行累积的时候，用户可通过软件完全控制线性离子阱的离子。线性离子阱质谱仪有能力处理大量的样品，并分析低浓度的大分子和小分子。与非线性离子阱的相比，该过程更为复杂和费时 应用实例 在最近的应用中，极碱的多肽和大量重要的翻译后修饰已经用含CAD和ETD线性离子阱质谱分析了。通常CAD碎裂方式产生的普通只显示有限的肽碎裂信息。然而，用ETD碎裂这些多肽的时候， 肽骨架碎裂信息能完全或几乎完全产生，因此得到更广泛的多肽序列的信息。 ETD的灵敏度和稳定性对于蛋白质组学分析是必不可少的。 ETD提供了高度可靠的解决方案，此方案具有用户友好性，几乎不需要日常维护，并提供高度准确的数据，而且ETD的数据分析有相应的软件支持，非常方便简单。 结论： 在蛋白质组学研究领域，ETD的应用对于研究疾病的机理，如癌症，药物开发研究以及细胞功能和信号转导有重大意义，ETD将扩大目前的分析，包括更多的碱性、非胰酶切肽段和蛋白质。它们能确定各种翻译后修饰以及鉴定新的蛋白亚型。 配备ETD的线性离子阱质谱可应用于蛋白质组学各个领域内。ETD的线性离子阱将继续推动蛋白质组学的发展，而且已被证明是替代CAD一种有效技术，而且ETD同样可以应用于非线性离子阱进行肽序列分析。在不久的将来，配备ETD的线性离子阱预计将成为碎裂技术的一种新选择。 参考文献 Leann M. Mikesh et al, The utility of ETD mass spectrometry in proteomic analysis, Biochemica et Biophysica Acta (2006), doi:10.1016/j.bbapap.2006.10.003 关于 Thermo Fisher Scientific （赛默飞世尔科技，原热电公司） Thermo Fisher Scientific纽约证交所代码：TMO）是全球科学服务领域的领导者，致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。公司年销售额超过100亿美元，拥有员工约30000人，在全球范围内服务超过350000家客户。主要客户类型包括：医药和生物公司，医院和临床诊断实验室，大学、科研院所和政府机构，以及环境与工业过程控制装备制造商等。公司借助于ThermoScientific和FisherScientific这两个主要的品牌，帮助客户解决在分析化学领域从常规的测试到复杂的研发项目中所遇到的各种挑战。ThermoScientific能够为客户提供一整套包括高端分析仪器、实验室装备、软件、服务、耗材和试剂在内的实验室综合解决方案。FisherScientific为卫生保健，科学研究，以及安全和教育领域的客户提供一系列的实验室装备、化学药品以及其他用品和服务。赛默飞世尔科技将努力为客户提供最为便捷的采购方案，为科研的飞速发展不断地改进工艺技术，提升客户价值，帮助股东提高收益，

近日，大连化物所生物分子结构表征新方法研究组（1822组）王方军研究员团队与南方科技大学田瑞军教授、李鹏飞副教授等人合作，利用193nm紫外激光解离—质谱装置，实现了免疫共受体CD28磷酸化胞质端与激酶PKCθ的C2结构域识别结合机制解析。 与常规毫秒级碰撞诱导质谱解离（CID）相比，5ns单脉冲193nm紫外激光解离（UVPD）可直接激发非变性蛋白质骨架共价键至高能态引发高效解离，激发解离速率提升6个数量级，位点解离效率和碎片离子产率与其局部非共价作用和微观结构密切相关，通过碎片离子和解离产率分析可同时获得蛋白质序列和结构信息。目前，193nm紫外激光解离质谱尚未商品化设备，仅在少数实验室有自主搭建设备。　　免疫共受体CD28是癌症免疫治疗的重要靶点，其胞质端酪氨酸磷酸化激活引起的下游蛋白识别结合机制尚不清楚。本工作中，研究人员采用光亲和质谱法发现CD28磷酸化胞质端与激酶PKCθ的C2结构域特异性结合；利用193nm紫外激光解离质谱对C2结合前后进行了全序列覆盖位点光解离效率的差异分析，发现了光解离效率显著下降的三个关键结合区域和核心识别位点K49、H63、R68；证明了高能紫外激光解离策略在蛋白质动态识别结构变化分析中的高灵敏度和单位点分辨高精度优势。　　大连化物所王方军和肖春雷研究员通过交叉学科联合攻关，在大连相干光源搭建了193nm紫外激光解离-高分辨质谱装置，在前期工作中通过高能光子对多肽分子的高效激发解离实现了多磷酸化肽修饰位点精确定位（Chin. Chem. Lett.，2018）和蛋白质组学规模化序列鉴定（Anal. Chim. Acta.，2021）。　　相关研究结果以“Motif-dependent Immune Co-receptor Interactome Profiling by Photoaffinity Chemical Proteomics”为题，于近日发表于Cell Chemical Biology上。

近日，The Lancet Rheumatology发表一项研究预测到2050年全球骨关节炎的患病率情况，研究显示，截止到2020年，全球骨关节炎患者增加到5.95亿，约占全球人口的7.6%，增幅高达132%。由此可见，开发针对骨相关疾病的精准无创诊疗技术迫在眉睫，因为它不仅可以连续监测骨代谢、生长、转移、给药和指导手术，而且可以实现骨疾病的高效治疗。然而，设计精准无创的骨疾病诊疗探针是极具挑战的工作。应 用 报 道今年9月，青岛科技大学袁勋教授团队在《Aggregate WILEY》报道了一种新型的金团簇基骨靶向诊疗探针[1]，实现了高时空分辨的体内骨靶向近红外二区（NIR-II）荧光成像和增强的类风湿性关节炎治疗。图1. Au44MBA26-P团簇的体内特异性骨靶向和高分辨率成像该探针的设计关键在于将原子级精确的NIR-II发射Au44团簇的表面进行磷酸化。一方面，Au44团簇的表面磷酸化大大增强了探针的骨靶向能力，使骨主要成分羟基磷灰石对磷酸化前后的Au44团簇探针的理论max吸附量提高了1.36倍，使该团簇探针实现了高对比度和高分辨率的体内骨靶向NIR-II荧光成像（信噪比提升1.4倍，见图1）。图2. Au44MBA26-P团簇对胶原免疫诱导大鼠类风湿性关节炎(CIA)模型的治疗作用另一方面，该团簇探针作为一种新型纳米药物，具有直接的生物效应，可显著抑制脂多糖诱导的小鼠巨噬细胞促炎因子的产生。在II型胶原诱导的大鼠类风湿性关节炎治疗中，该团簇探针表现出优异的抗炎和免疫调节作用，可将破坏的软骨恢复到接近正常状态，比临床治疗药物甲氨蝶呤效果更为显著（图2），且具有良好的肾脏清除率和优良的生物相容性。本研究提出了一种金属纳米团簇基诊疗探针的设计范例，为高分辨率骨靶向荧光成像和类风湿性关节炎治疗提供了新思路。图3.睿光NirVivo-Pro 近红外二区小动物活体荧光成像系统助力科研研究[1]: Phosphorylation of NIR-II emitting Au nanoclusters for targeted bone imaging and improved rheumatoid arthritis therapyhttps://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0142961223001382产 品 推 荐近红外二区小动物活体荧光成像系统NirVivo-Pro 活体荧光成像系统是北京睿光科技自主研发的一款专门用于近红外二区的光学成像系统。该系统可实现高质量荧光图像的采集及图像处理，实时地观察基因在活体动物体内的表达、肿瘤的发生、生长、转移及药物的治疗效果，对同一个动物进行时间、环境、发展和治疗影响跟踪，可用于生命科学、医学研究及药物开发等应用领域。产品特点

近日，中科院大连化学物理研究所研究员王方军团队与南方科技大学教授田瑞军、副教授李鹏飞等人合作，利用193nm紫外激光解离—质谱装置，实现了免疫共受体CD28磷酸化胞质端与激酶PKCθ的C2结构域识别结合机制解析。相关研究成果发表在Cell Chemical Biology上。与常规毫秒级碰撞诱导质谱解离（CID）相比，5ns单脉冲193nm紫外激光解离（UVPD）可直接激发非变性蛋白质骨架共价键至高能态引发高效解离，激发解离速率提升6个数量级，位点解离效率和碎片离子产率与其局部非共价作用和微观结构密切相关，通过碎片离子和解离产率分析可同时获得蛋白质序列和结构信息。目前，193nm紫外激光解离质谱尚未商品化设备，仅在少数实验室有自主搭建设备。免疫共受体CD28是癌症免疫治疗的重要靶点，其胞质端酪氨酸磷酸化激活引起的下游蛋白识别结合机制尚不清楚。本工作中，研究人员采用光亲和质谱法发现CD28磷酸化胞质端与激酶PKCθ的C2结构域特异性结合；利用193nm紫外激光解离质谱对C2结合前后进行了全序列覆盖位点光解离效率的差异分析，发现了光解离效率显著下降的三个关键结合区域和核心识别位点K49、H63、R68；证明了高能紫外激光解离策略在蛋白质动态识别结构变化分析中的高灵敏度和单位点分辨高精度优势。团队通过交叉学科联合攻关，在大连相干光源搭建了193nm紫外激光解离-高分辨质谱装置，在前期工作中通过高能光子对多肽分子的高效激发解离实现了多磷酸化肽修饰位点精确定位和蛋白质组学规模化序列鉴定。相关论文信息：https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2022.01.005

* 布鲁克 PaSER™ 软件现在将具有变革性的支持 CCS 的 DIA-NN 深度神经网络学习与突破性的 dia-PASEF 功能相结合，以实现：* 40 分钟梯度从细胞裂解物中定量 8000种蛋白质* 在 Evosep One 上 4.8 分钟方法，定量 5000 种蛋白质* 只需 10 ng 细胞裂解物消化液，95 分钟梯度即可定量 5000 种蛋白质* timsTOF Pro上开发 CCS 加持的 “prm Live” 功能，实现低成本靶向蛋白质组学研究，可同时定量 1800 个以上的肽段，并保证最高的灵敏度和良好的 CVs* 基于 CCS 的 TIMScore™ 算法也获得重大进展，大大提升了磷酸化肽和蛋白质鉴定覆盖率，并且提高了肽段鉴定的可靠性* 用于高置信度序列确证的全新 OligoQuest™ 软件和工作流程，能支持RNA和修饰寡核苷酸的药物开发* SCiLS™ autopilot 软件，用于使用布鲁克 IntelliSlides™ 在 timsTOF fleX 和 rapifleX® MALDI 平台上进行自动质谱成像 (MSI) 采集* 展示2021年6月推出的两个新产品：* timsTOF SCP 用于无偏单细胞蛋白质组学 (SCP)，例如，用于空间癌症生物学，研究基于不同细胞类型的特异性蛋白质组，并将它们与 sc-RNA-seq 转录组相关联。* 第二代的 timsTOF Pro 2， 带来前所未有的蛋白质组学分析深度和通量。———————————————————————————————————————————2021 年 11 月 2 日美国费城 —— 布鲁克在第 69 届 ASMS 会议上宣布了新产品 CCS-enabled 4D-蛋白质组学，用于增强 timsTOF Pro 2、timsTOF fleX 和 timsTOF SCP 质谱仪的主要功能。布鲁克生命科学质谱副总裁 Rohan Thakur 博士表示：“斯克利普斯研究所 Yates 实验室开发的 TIMScore 是通过针对正向和诱饵/反向肽评估预测的实验 CCS 来增加肽选择的精确度。在我们与柏林 Charité 医学院 Ralser 实验室的合作中，CCS 值的效用增强了 DIA-NN，并且在我们与乌得勒支大学 Scheltema 实验室的合作中，它还增强了对 PhoX™ 交联肽的检测。最后，Dana-Farber 癌症研究所Marto实验室刚刚发布了支持 CCS 的 prm Live，其中具有实时保留时间校正功能，可对 1800 多种肽进行平行靶向的高灵敏度、低 CV 定量。”A. CCS-enabled DIA-NN 支持的 PaSER ，可用于 dia-PASEF 工作流程转化蛋白质组学需要高通量、短梯度和蛋白质组深度覆盖，它可以由dia- PASEF实现。这一成果发表在《Nature Methods》[Mann，Nat Meth 2020]，得到了各种蛋白质组学软件包的支持，包括dia-NN、Spectronaut、MaxQuant和PEAKS Online。DIA-NN 软件 [Demichev, Nat Methods. 2020] 1.8 版包含用于深度神经网络学习的全新 CCS 支持模块，以在 dia-PASEF 中对肽谱匹配进行评分 [Demichev, bioRxiv 2021]。目前布鲁克正在与柏林Charité 医学院的Vadim Demichev博士和Markus Ralser博士合作，将CCS-enabled DIA-NN集成到timsTOF平台的PaSER GPU蛋白质组学软件中，能够增强鉴定和定量。Ralser 教授及其同事的工作加速了大样本队列中的转化蛋白质组学，并且通过使用 dia-PASEF 实现了在 5 分钟的采集时间内鉴定超过5000 种的量化蛋白质这一革命性的提升。柏林Charité 医学院爱因斯坦生物化学教授Markus Ralser博士评论道：“timsTOF Pro出色的性能令人印象深刻。我们也很高兴看到布鲁克将Vadim Demichev的DIA-NN开源版本纳入其PaSER实时蛋白质组学工作流程，并期待与布鲁克的合作能进一步改进4D-蛋白质组学工作流程。”图：dia-PASEF 扫描功能的图形表示B. prm-PASEF Live 增加了靶向肽的数量并进行高灵敏度定量分析与传统prm方法相比，prm-PASEF工作流程在靶向更多化合物的同时保持了非常高的灵敏度。现在新的prm-PASEF 编辑器可以独立使用，也可以在与 Skyline™ 一起使用来建立 prm 方法。Jarrod Marto 教授等人在《Analytic Chemistry》最近发表的一篇论文 《PRM-LIVE with Trapped Ion Mobility Spectrometry and Its Application in Selectivity Profiling of Kinase Inhibitors》对prm-PASEF Live进行了介绍，文中采用动态调整保留时间窗口的方式，以使用 iRT 肽作为保留时间标准，在 60 分钟的采集中定量来自细胞裂解液的 1857 种肽段，以实现可重现的多目标监测。这种创新的prm-PASEF Live概念克服了色谱保留时间漂移的问题，提高了在多目标监测中的定量精度和重现性。C. TIMScore 加入 CCS-enabled 数据库搜索引擎在4D-蛋白质组学应用中，CCS值可用于非标记定量的“Match Between Runs”[Cox，MCP 2020]。TIMScore利用机器学习产生CCS值,并将CCS值应用于搜索引擎的算法中，使搜索引擎能够大幅提高肽段和蛋白质鉴定数目，同时保持更严格的假阳性率（FDR）。数十万个实验数据点被用来训练ML算法，该算法能够准确预测胰蛋白酶和磷酸化肽的CCS值。磷酸化在细胞信号转导和生物学中起着关键作用，但磷酸化肽准确鉴定难度大。在Dana-Farber癌症研究所，TIMScore使Eric Fischer教授提供的未富集白血病细胞系样本中磷酸化肽的鉴定数量提升了10% 以上。南佛罗里达州大学的Stanley Stevens教授补充说：“TIMScore 使从小鼠小胶质细胞系中富集的磷酸化肽的鉴定增加了 11%。CCS值和4D-蛋白质组学已经成为我们基于质谱的蛋白质组学的应用中不可或缺的技术。TIMScore有望改变DDA搜索的执行方式，鉴定更多有意义的肽段和蛋白质，使我们能够使用CCS值进行更深入的蛋白质组研究。”图：TIMScore，机器学习支持CCS预测，可减少肽模糊度并提高置信度D. 全新发布 OligoQuest™ 布鲁克发布了最新软件OligoQuest，作为面向生物制药客户的合规软件套装BioPharma Compass 中的一部分，该软件强化了RNA 和寡核苷酸表征功能。OligoQuest 结合 maXis II 和 timsTOF Pro 等质谱仪上同位素高准确度测定功能，能够对核酸大分子进行准确表征，例如sgRNA及其杂质。并且，布鲁克特有的PASEF扫描模式，可快速深度覆盖复杂样品信息，例如酶解mRNA等。OligoQuest软件是与RiboDynamics，LLC共同开发，其所提供的算法和工作流程，可以用来注释大于100个碱基的核酸二级谱图。RiboDynamics 首席执行官Dan Fabris和康涅狄格大学高级教授 Harold S. Schwenk 解释说：“同位素高准确度与超高分辨率质谱相结合，对于高度修饰的 RNA 分析前景广阔，这是之前的商业软件无法提供的。 使用 OligoQuest 简化相应的分析工作，将大大加速 RNA 领域的研究和开发。” 图：OligoQuest 界面显示 3' - 和 5' -末端和内部片段匹配以进行序列确认E. 用于自动 MALDI 质谱成像（MSI）的 SCiLS autopilot布鲁克今年推出了SCiLS autopilot软件结合IntelliSlides玻片用于MALDI 成像的自动设置。SCiLS autopilot 自动完成从玻片载入到数据采集的六项关键性能优化。样本的扫描图像由IntelliSlide 上的条形码上登记注册和自动检测组织边缘，然后进行多步骤自动优化，以减少 MALDI 成像所需的时间和经验，并确保重复性和图像质量。通过 SCiLS autopilot 进行自动化，非专业用户可以方便的使用 MALDI 成像，将生理组织背景添加到 4D-Omics 研究中。布鲁克 MALDI 成像业务总监 Michael Easterling 博士表示：“随着 MALDI 成像在生物制药中的广泛应用，智能自动化对于确保MALDI成像的无缝整合和结果准确度至关重要。数据采集和处理软件与成像质谱平台（如 timsTOF fleX）的深度系统集成，为多组学研究提供了空间生理信息。”图：实现快速、精确的 MALDI 成像测量自动设置参考文献： [Mann, Nat Methods 2020]: https://doi.org/10.1038/s41592-020-00998-0 [Demichev, Nat Methods. 2020]: https://dx.doi.org/10.1038%2Fs41592-019-0638-x [Demichev, bioRxiv 2021]: https://doi.org/10.1101/2021.03.08.434385 [Cox, MCP 2020]: https://doi.org/10.1074/mcp.tir119.001720 [Marto, Anal. Chem. 2021]: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c02349

近日，国家重大科学仪器设备开发专项《精确操控离子反应质谱科学装置的研制及应用研究》项目中期检查会议在中国计量科学研究院(以下简称&ldquo 中国计量院&rdquo )召开。科技部条财司副司长吴学梯、国家质检总局科技司处长姚泽华、中国计量院副院长宋淑英等相关领导及项目技术专家组成员参加了会议。 　　中国计量院作为该项目的牵头单位，将以生物、新材料和先进能源技术等重点领域所急需突破的关键技术&mdash &mdash 精确操控质谱分析技术为核心，应用创新技术和方法，分别针对蛋白精确分析、磷酸化和离子反应C-C活化等前沿技术，分子反应动力学基础问题，以及多物理场模拟与试验验证等质谱技术创新方面研制出3套质谱科学装置。此外，中国计量院与北京理工大学、清华大学、北京蛋白质组研究中心、中科院大连化学物理研究所和北京生命科学研究所合作，分别开展离子束反应与控制、蛋白磷酸化筛选与鉴定、碰撞反应飞行时间离子谱、蛋白分析中的ETD反应及离子碎裂新方法和高纯有机试剂痕量杂质分析等5方面的应用研究。 　　据了解，该项目自2011年10月开始实施，将于2016年10月结束。目前，项目组已成功开发出ESI离子源、串联离子阱、仪器控制软件等关键部件，搭建了3套离子反应质谱仪器整机并开展了4方面的应用研究，成功完成了项目中期目标。专家组建议通过项目的实施，进一步加强仪器开发与应用研究紧密结合，在项目研发的仪器上做出更具创新性的研究成果，并重视仪器整机工业设计，为仪器产业化打下坚实基础。

p style=" text-indent: 2em " strong 仪器信息网讯& nbsp /strong 2018年11月24日，由中国质谱学会（中国物理学会质谱分会）、中国化学会质谱分析专业委员会和中国仪器仪表学会分析仪器分会质谱仪器专业委员会联合主办，中国广州分析测试中心、中山大学承办，广东省分析测试协会及广东省质谱学会协办的“2018年中国质谱学术大会”（CMSC 2018）在广州东方宾馆隆重开幕。本次会议主题为：中国质谱新时代。来自十多个国家地区的质谱技术与应用方面的专家学者、质谱厂商及相关用户共1900余人参加了本次会议，会议规模相比往届再攀新高。仪器信息网作为合作媒体对本次大会进行系列报道。 br/ /p p style=" text-indent: 2em " 本次大会为期2天半(11月24日-26日)，共邀请12个大会报告并开设主题为生命科学与医学、质谱新方法新技术、仪器研发与基础理论、环境与食品、地球科学及材料与能源、临床质谱等多个分会场。会议同期还设置了青年论坛专场和学术墙报展示，以促进我国质谱分析技术的快速发展，展示我国在该领域取得的成绩及增进同行间的学术交流。 /p p style=" text-indent: 2em " 大会首日的生命科学与医学的分组报告会上，北京生命科学研究所董梦秋教授、东南大学陶纬国教授、美国威斯康星大学李灵军教授、北京师范大学谢孟峡教授等重量级专家分享前沿科学成果。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/2eb70c26-536e-4641-a771-b53a630386eb.jpg" style=" " title=" Axianchang.jpg" / /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/d91be019-bc8e-4aa0-b6d3-b3d087503476.jpg" title=" Bxianchang.jpg" alt=" Bxianchang.jpg" / /p p style=" text-align: center " 报告会现场 br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/c66402c2-248f-4a30-a031-e01573041590.jpg" style=" " title=" dongmenxia.jpg" / /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 北京生命科学研究所教授董梦秋 /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 报告题目：Quantitative Phosphoproteomics analysis Revealed Longevity Mechanisms in C. elegans /p p style=" text-indent: 2em " 董梦秋带领课题组以线虫为模型，研究关于衰老的基础生物学问题，同时开发了基于质谱的蛋白质组学技术。她提到，线虫领域对衰老的研究起源于1993年发现胰岛素信号通路可调节寿命。目前，线虫领域较少涉及磷酸化蛋白质组学的研究，因此已鉴定的磷酸化位点相对较少。基于此，董梦秋在报告中分享了其在线虫磷酸化蛋白组学研究的实验过程，包括鉴定磷酸化位点及蛋白肽段的软件使用体会。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/22f347fc-b4d1-4beb-bdce-119e254d8502.jpg" title=" taoweiguo.jpg" alt=" taoweiguo.jpg" / /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 东南大学生物医学工程学院教授陶纬国 /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 报告题目：开发外泌体蛋白临床质谱的前景和挑战 /p p style=" text-indent: 2em " 针对蛋白磷酸化中的难点问题，陶纬国课题组研发了以质谱检测为中心的高通量新技术，利用该技术发现激酶的直接底物和磷酸蛋白的直接上游激酶，并致力于通过开发外泌体蛋白作为疾病指标分子进行医疗检测。会上陶纬国也分享了基于此研究的一些实际医疗案例。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/9d0d1492-2d3e-4457-bab8-3faa433aa867.jpg" title=" lilinjun.jpg" alt=" lilinjun.jpg" / /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 美国威斯康星大学教授李灵军 /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 报告题目：Sweetening the Process of Biomarker Discovery in Alzheimer& #39 s Disease(AD): Development of Improved Chemical Strategies for Probing Glycosylation patterns in AD /p p style=" text-indent: 2em " 李灵军在报告中主要介绍了关于促进阿尔兹海默症（AD）中生物标志物的相关研究。AD是一种渐行性神经退行疾病，截至2017年，中国的AD患者位居全球第一，数据为900万人。李灵军在报告中讲述了其基于HOTMAQ方法开展高通量目标蛋白的绝对定量以及生物标志物验证的研究进展。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201811/uepic/7deaa47b-70e8-483b-bb0b-82fdf527e8cd.jpg" title=" xiemengxia.jpg" / br/ /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 北京师范大学教授谢孟峡 /p p style=" text-indent: 2em text-align: center " 报告题目：硝酸化多肽磁纳米富集材料的制备及应用研究 /p p style=" text-indent: 2em " 蛋白质磷酸化是最为广泛的翻译后修饰之一，但因为蛋白质磷酸化动态可逆且磷酸化蛋白丰度低，很难从复杂生物中直接检测磷酸化蛋白。谢孟峡在报告中讲述了磷酸化蛋白富集方面的研究进展，包括两种功能化磁纳米粒子，前者能有效富集磷酸化肽段，后者能特异性富集络氨酸磷酸化肽段。两者均能应用于生物样品中，为发现生物体系中相关痕量疾病标志物提供了基础材料，并能应用于磷酸化蛋白质组学研究中。 /p p br/ /p

普渡大学和Tymora Analytical Operations的科学家团队通过对尿液胞外囊泡（EVs）蛋白质和磷酸化蛋白质进行质谱分析识别了一组可用于诊断帕金森病的蛋白质标志物。该项工作于本月发表在Communication Medicine，其中详细介绍了研究工作。该研究的部分资助来源于迈克尔J福克斯帕金森研究基金会，该组织的一部分工作就是探究EVs分析是否能识别新型的帕金森病标志物。EVs是由细胞分泌到各种体液中，被认为能反映来源细胞的分子组成。鉴于检测源自癌细胞的外泌体中的蛋白质或核酸比检测患者血液或尿液中自由循环的癌细胞相关核酸或蛋白质可能更容易的想法，胞外囊泡已成为液体活检研究的一个热门领域。同样的思路也适用于神经退行性疾病，尤其是从血液或尿液样本中寻找这些疾病的标志物，血液或尿液相比于脑脊液易于获取，但含有的相关标志物浓度通常较低。总部位于印第安纳州威斯特拉法叶市的Tymora是普渡大学化学生物学和分析化学教授安迪陶（Andy Tao）实验室的衍生企业。Tymora的首席执行官是Communication Medicine论文的通讯作者之一Anton Iliuk。Tymora专注于EVs的蛋白质组学和磷酸化蛋白组学分析，将其作为研究服务出售给外部合作伙伴以及用于其内部生物标志物和诊断方法的开发工作。2018年，该公司及其合作者在Journal of Proteome Research杂志上发表了一项研究，在该研究中，他们在尿液中收集的EVs中鉴定出约860种磷酸化蛋白质和超过2,000种未修饰的蛋白质。迈克尔J福克斯帕金森研究基金会的研究项目副总裁Shalini Padmanabhan是该论文的作者之一，她表示，基金会的研究人员在阅读该研究时“对结果很有兴趣”，因为鉴定到的蛋白中包括几种与帕金森病有关的蛋白质。Padmanabhan指出，当时基金会已经收集了大量来自帕金森病患者的尿液样本，并由Tymora技术看到一个检验新方法（识别帕金森病患者EVs蛋白质特征相对于健康对照组的变化）的机会。研究人员使用Tymora的EVtrap技术从哥伦比亚大学欧文医学中心收集的82个尿液样本中分离出EVs（21个健康对照组，13个携带与帕金森病相关的LRRK2突变但健康的人，28名没有LRRK2突变的帕金森病患者和20名携带LRRK2突变的帕金森病患者）。EVtrap方法使用包被疏水和亲水基团的磁珠来结合EVs的脂质双层膜。该方法可灵敏且可重复地捕获EVs，同时限制高浓度循环蛋白的捕获，这是相对于其他一些EV富集方法的优势。在分离出外泌体后，研究人员在赛默飞Q-Exactive HF-X仪器上进行LC-MS分析其蛋白质。他们识别4,476个独特的蛋白质和2,680个独特的磷酸化蛋白质，从中筛选出48个潜在的标记物，并最终确定了6个最佳标志物。他们发现，这六个标志物组合可以在曲线下面积为0.94的情况下区分健康人群和帕金森病患者。随后，研究人员用两个实验验证了这些表现最佳的蛋白质和与帕金森有关的其它蛋白质。其中一个实验利用靶向质谱技术测定13名健康对照组和23名帕金森病患者的蛋白质，另一个实验使用免疫方法测定10名健康对照组和10名帕金森病患者的蛋白质。Tao 表示，他的实验室继续与哥伦比亚大学的研究小组合作获取更多的样本，并且正在与普渡大学的同事Jean-Christophe Rochet合作研究蛋白质聚集在帕金森病、阿尔茨海默病和Lewy小体痴呆等神经退行性疾病中的作用。Tao 和 Rochet 正在探讨的一个问题是外泌体是否可能成为突触核蛋白α-synuclein(α-syn)的有用来源。在帕金森病患者中，错误折叠的α-syn聚集形成路易氏小体在大脑中积累，被认为会引起神经元损伤，也被认为是潜在的药物靶标和生物标志物。对于帕金森病的诊断，α突触核蛋白种子扩增检测方法前景光明。该方法通过将来自患者的αSyn与正常αSyn孵育并观察其是否产生帕金森病的特征性聚集物。通常，αSyn突触核蛋白样品从患者脑脊液中收集，需要进行脊髓穿刺。这促使研究人员探索通过血液或尿液样品等微创性的方式收集这种蛋白质，其中外泌体是一种潜在的采样途径。Padmanabhan指出，“虽然α-synuclein的分布范围及与帕金森病生物学相关性的全面了解仍不充分，但已有人提出外泌体可能富集有α-synuclein，包括病理性形式。”她补充说，到目前为止，福克斯基金会将外泌体用作αSyn的样本来源的主要工作侧重于在血液中的外泌体，“血液中α Syn的存在已经有研究支持”。然而，她表示该组织“继续探索所有可能的CSF替代方案，以改进临床使用的检测，作为我们持续开展的突触核蛋白生物学研究项目的一部分”。CEO Iliuk表示Tymora不打算继续开发Communication Medicine论文中确定的标记物，但他指出，神经退行性疾病，特别是阿尔茨海默病，已成为Tymora内部生物标志物开发工作和为外部客户工作的重点。Iliuk指出，虽然血浆被广泛认为是临床诊断阿尔茨海默病生物标志物的最切实可行的替代样本，但帕金森病的研究显示了尿液EVs作为神经退行性疾病生物标志物来源的潜力。他说：“我们在血浆方面做了相当多的工作，我认为那是主要关注的地方。但是我们最近一直在研究尿液。现在还处于非常初期的阶段，人们对其作为一种可行的样本还存在很多犹豫，因为它距离大脑太远了，所以并不是一个合情合理的选择。但我认为帕金森病的研究表明神经退行性疾病的标志物可以传播到尿液中并被检测到。”福克斯基金会支持了许多其他在尿液中寻找帕金森病蛋白标记物的努力，包括2021年由马克斯普朗克生物化学研究所蛋白质组学和信号转导部门主任Matthias Mann实验室发表的蛋白质组学研究，该研究确定了几种潜在的帕金森病蛋白标志物。文章链接：https://www.nature.com/articles/s43856-023-00294-w

仪器信息网讯，2010年5月15日，蛋白质组数据处理暨全国生物质谱学术交流会”在云南省丽江市召开。会议为期两天，主要讨论了蛋白质组学技术和应用、数据挖掘和生物质谱等方面的现状及其进展。在所有的大会报告中，除一些关于蛋白质组学技术最新研究进展的大会特邀报告外，第一天的专家报告集中讨论了糖蛋白组的最新分析技术与研究进展，第二天的报告集中讨论了蛋白质数据处理技术，包括蛋白质组生物数据库及分析平台的构建、数据统计分析方法的研究等方面。 　　蛋白质组数据库被认为是蛋白质组知识的储存库，包含所有鉴定的蛋白质信息。而基于质谱技术的蛋白质组学数据分析，是识别新型生物标记物模式的有效手段。质谱仪检测的数据含有大量潜在信息，因此，建立完善的蛋白质组学数据库，开发实用性强的数据处理软件工具，以及提供良好的蛋白质组数据分析、处理方对蛋白质组学的发展至关重要。在本次大会上，中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员、浙江大学生物医学工程与仪器科学学院段会龙教授、国防科技大学机电工程与自动化学院谢红卫教授等专家学者作了关于此方面最新研究进展的报告，本文作简要报道： 　　报告题目： 蛋白质组数据分析软件pFind系统新进展 　　报告人：中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员 贺思敏研究员 　　pFind系统是中国科学院计算技术研究所自2002年开始持续研发的蛋白质组数据分析软件，可以替代同类国际主流软件，已安装在国内多家蛋白质组学重点研究单位，并在ABRF组织的国际评测以及核心岩藻糖化修饰位点鉴定等科研实战中表现出色。 　　贺思敏研究员在报告中首先介绍pFind系统不同于国际同类软件的核心算法设计和系统实现，然后介绍pFind系统近期在开放式修饰类型发现、高精度一级质谱分析、新型碎裂方式串联质谱分析、肽序列从头测序、标记定量分析以及并行加速系统研制等方面的进展，最后介绍了pFind系统的下一步研究设想。 　　报告题目：构建心血管蛋白质组生物医学数据库及分析平台 　　报告人：浙江大学生物医学工程与仪器科学学院段会龙教授 段会龙教授 　　心血管疾病是威胁人类健康的主要疾病。以高分辨率质谱技术为基础的心脏蛋白质组研究是发展心血管研究的一个重要方向。段会龙课题组通过对心血管医学和生物学、蛋白质组学和生物医学信息学的多学科交叉研究，构建了心血管生物医学数据库，重点在心血管蛋白质组数据集成、处理和分析，生物医学数据库体系构建、数据共享和发布等诸多关键技术上进行突破。 　　该课题组目前已完成了如下工作： 　　(1)心血管蛋白质组数据体系结构：构建了以蛋白质组信息为主体的数据库体系结构，以心脏线粒体蛋白质组为基础建立了核心数据集，该核心数据集包含了1663种心脏线粒体蛋白质以及与之相对应的2万7千多个生物质谱谱图。 　　(2)心血管蛋白质组数据库搜索引擎：初步建立了数据搜索引擎，可通过蛋白、肽段序列等信息对相应的生物质谱谱图进行检索，实现了与欧洲生物信息学研究所 (EBI) 的IPI蛋白质数据库间的数据关联。 　　(3)心血管生物医学数据库平台：研究和开发了相应的数据库网络公共平台。该网络平台的首个版本将在2010年末面向全世界发布，通过对心血管生物医学数据信息和资源的实时共享，服务于全世界心血管研究群体。 　　报告题目：大规模蛋白质组研究中的质谱数据定量分析方法 　　报告人：国防科技大学机电工程与自动化学院谢红卫教授 谢红卫教授 　　谢红卫教授利用一系列大规模定量分析的数据集，包括稳定同位素标记和进行重复实验的无标记定量数据，进行了一系列分析和研究，目前取得了很大的结果： 　　(1)总结了无标记和稳定同位素标记定量数据分析的典型流程，并且结合实际的数据分析结果，初步研究了各种分析流程优势和问题。 　　(2)针对丁来那个信息提取问题，利用重复实验数据集，比较优化了其关键步骤。 　　(3)利用实际实验数据，初步研究了同位素分布实验误差和质荷比误差等对定量分析参数选择有重要影响的问题。 　　(4)针对定量计算速度慢的问题，提出了索引文件和基于hash表的信息检索方式，将定量计算的时间缩短为原来的1/10。 　　(5)设计了一种可逆的色谱保留时间对齐模型，大大缩短了无标记定量数据处理中色谱保留时间对齐的计算复杂度。 　　(6)提出了一种以信号强度为参量的差异分布模型，能够提高差异检验的灵敏度。 　　(7)开发了无标记定量软件LFQuant、标记定量软件SILVER，已经无鉴定定量分析工具XICFinder。其中SILVER能够支持自定义标记方法，提供了图形化界面。LFQuant速度和定量精度等性能经过了多次优化。 　　报告题目：多层次蛋白质磷酸化分析中的数据处理方法研究 　　报告人：中国科学院大连化学物理研究所叶明亮研究员 叶明亮研究员 　　叶明亮研究员在报告中提到，根据研究目的的不同，蛋白质磷酸化的分析可以划分为三个层次：信号转导通路中关键节点蛋白质的磷酸化、生物体内的所有蛋白质的磷酸化(即磷酸化蛋白质组)、生物体内的所有激酶与底物的相互作用(磷酸化调控网络)。不同层次的分析有不同的目的，样品的复杂度也不同，因此需要不同的数据处理方法。 　　在节点蛋白质的磷酸化分析方面，为实现对某一感兴趣蛋白质中磷酸化位点的全面分析鉴定，发展了一种基于改进的目标-伪数据库用于数据检索，来高覆盖率、高可靠鉴定简单蛋白样品中的磷酸化位点信息的方法。并且从搜库耗时上，允许用多种低特异性的酶来提高简单蛋白样品的序列鉴定的覆盖度，从而更加全面的鉴定样品的磷酸化位点信息。 　　在磷酸化蛋白质组层次上要实现在保持较高可信度和灵敏度的情况下对海量质谱数据以及检索数据进行自动化处理。针对磷酸化蛋白质组学中磷酸化肽段鉴定难，假阳性率高，主要依赖于人工验证的现状，发展了一种结合MS2和MS3图谱以及正伪数据库检索的自动磷酸化肽段鉴定方法。该方法结合了MS2和MS3的鉴定信息，提高了磷酸化肽段鉴定的灵敏度和可信度，可以自动的对磷酸化肽段进行鉴定而无需进一步的人工验证。利用这种方法，结合磷酸肽的多维分析已经可以从人肝组织中鉴定超过8000个磷酸化位点。最近，其课题组还发展了一种基于分类筛选的磷酸化肽段鉴定方法，该方法结合了MS2/MS3方法的高可信度，并且考虑了部分不易发生中性丢失的磷酸化肽段的鉴定，进一步提高了磷酸化肽段鉴定的灵敏度。 　　在磷酸化调控网络层次主要是揭示激酶与底物蛋白质上磷酸化位点的对应关系，叶明亮研究员表示，这是该课题组今后研究的一个重要方向，目前已经在与合作者利用生物信息学的方法模拟构建磷酸化网络图。

在世界经济论坛发布的《2023年十大新兴技术报告》中，空间组学被评选为未来最有潜力对世界产生积极影响的十大新兴技术之一。这标志着空间组学不仅在科研领域取得了显著成果，更有望为医学、农业等多个领域带来革命性的突破。在这一技术浪潮中，景杰生物以其卓越的科研实力和前瞻性的战略布局，成为空间蛋白质组学领域的佼佼者。自2021年6月首次推出空间蛋白质组以来，景杰生物不断对技术与体系进行全面优化，一次次刷新着空间蛋白质组学的研究边界。如今，景杰生物再次重磅推出“全息空间蛋白质组学”，为空间蛋白质组学研究提供了更为强大的工具。全息空间蛋白质组学依托于景杰生物创新的10X Proteomics平台，该技术能够支持组织微环境的全覆盖高深度蛋白质组空间检测。在实验中，景杰生物研发团队选择了癌症石蜡样本，运用全流程的先进仪器设施，如徕卡冷冻切片机、数字玻片扫描系统和蔡司激光捕获显微切割仪，进行一站式操作。经过烤片、脱蜡、复水、HE染色等一系列步骤后，成像技术精准定位目标区域，并进行无间隔地切割取样。酶解后使用Orbitrap Astral / timsTOF 最新款高性能质谱平台进行蛋白质组学检测，从而得到与组织微环境图像匹配的全覆盖空间蛋白质组学数据。通过对目标区域进行全覆盖检测，得到了带有空间位置信息的100份蛋白质组学数据，每份数据对应精细组织，无间隔地构成了“全息”的空间蛋白质组学数据集。这些数据集共检测到5500多个蛋白，平均每个样本可检测到4100多个蛋白，是目前最大最全面的全息空间蛋白质组学数据集之一。对于全息空间蛋白质组学得到的庞大数据集而言，如何有效地利用生信分析手段进行挖掘和展示是大家的重要关注点。为此，景杰生物生信和人工智能团队借鉴空间转录组的分析经验，针对全息空间蛋白质组学开发了一系列工具，帮助我们“看得见、挖得深、画得漂亮、画得清晰”。通过以上数据分析方案，可实现与空间转录组学类似的：全息空间样本点无监督聚类分析、类间差异分析/差异蛋白功能注释、单个差异蛋白空间可视化、基于清晰的组织病理特征注释和指定病理分组差异分析、基于反卷积等算法注释细胞类型得分/比例等等个性化分析。相信这样一套分析的组合拳，一方面可以将蛋白信息清晰还原到组织空间微环境中，另一方面也可以与临床病理信息精准结合，定会成为空间蛋白质组学研究的标杆，加速精准医学和基础研究。随着本次全息空间蛋白质组学发布，景杰生物已搭建成全球首个结合空间蛋白质组学、空间磷酸化修饰组学以及全息空间蛋白质组学的一站式空间组学平台。包含了既可以满足个性化选取不规则点位进行蛋白质组精准检测的空间蛋白质组学，又可以进行个性化选取不规则形状点位进行磷酸化修饰精准检测的空间磷酸化修饰组学，本次又实现对组织微环境进行高分辨率全覆盖式蛋白质组精准检测的全息空间蛋白质组学，满足蛋白质组研究的多项需求，为空间蛋白质组学研究提供更多选择。展望未来，全息空间蛋白质组学将在癌症研究、神经科学、免疫学等多个领域发挥重要作用。而景杰生物作为空间蛋白质组学的先驱和引领者，将不遗余力全面推进空间蛋白质组学的技术进步，为前沿研究保驾护航！

在生物学的中心法则中，信息从DNA流向RNA，最终转化为执行生物学功能的蛋白质。由于遗传变异、RNA可变剪接和翻译后修饰（PTMs）的存在，蛋白质形成了多样的蛋白分子形式（proteoforms）。目前，Top-Down 蛋白质组学（TDP）已经成为了全面研究蛋白分子形式的最强大技术，它通过Top-Down质谱（TDMS）的实验，不需要酶切，直接分析完整的蛋白质，以提供蛋白分子形式的整体视图。TDMS既需要对完整蛋白的精确质量分析（Top），也需要控制下游气相离子的碎裂来获取序列的信息和PTMs的位点（Down）。与TDP不同，Bottom-Up蛋白质组学（BUP）通过分析酶切后的肽段（通常小于3 KDa）来获取蛋白质的信息，由于多肽相对于完整蛋白更加容易分离、电离和断裂，BUP有着比TDP更加广泛的应用。但是由于BUP获取的肽段数量有限，因此提供的序列覆盖普遍偏低，这就导致了蛋白分子形式信息的丢失。此外，相较于TDP来说，BUP无法提供组合的PTMs信息。（如图1） 图1. TDP和BUP的对比TDP的基本实验流程如图2所示，包括前端样品制备和分离，完整质量分析和碎片分析，以及关于蛋白分子形式的鉴定表征和定量的信息学。 图2. TDP的基本工作流程样品制备传统的蛋白质提取方法使用Good’s缓冲液，它具有高盐浓度(100 mM)，蛋白酶抑制剂、磷酸酶抑制剂和表面活性剂，用于总蛋白质的溶解。这些常规试剂往往与TDP不相容，因为它们会干扰蛋白质离子检测并抑制质谱信号。不相容的盐和小分子可以通过超滤管离心或使用尺寸排除色谱(SEC)自旋柱去除。在样品制备过程中应注意尽量减少人工引入的蛋白分子形式。例如，蛋白酶和磷酸酶抑制剂通常包括在萃取缓冲液中，以尽量减少体外蛋白质降解和去磷酸化。蛋白应该低温保存，以减慢任何的修饰反应。表面活性剂能促进疏水膜蛋白的细胞渗透和增溶，但是表面活性剂会对蛋白的质谱分析造成信号抑制。蛋白质沉淀法通常使用氯仿/甲醇混合物或丙酮，可以去除表面活性剂和其他质谱不相容的污染物。然而，蛋白质沉淀方法耗时且可能导致蛋白质损失、实验变异性或溶解性问题。因此，可切割表面活性剂已被开发出来，如可酸降解的Rapigest、ProteaseMAX、MaSDeS；可光降解的4-己基苯基偶氮磺酸酯；可氧化还原降解的N-十二烷基二硫-β-d-麦芽糖苷等。样品分离和富集前端分离和富集策略可以选择性地分离亚蛋白质组，在质谱分析之前从复杂的生物样品中捕获和富集低丰度蛋白质。例如，可以通过差速离心的方式获取细胞器，蛋白再从细胞器中提取。另一种方式是通过亲和纯化的方式，基于抗体的方式已经在完整蛋白的靶向分析上得到了应用，但是该方法受到高特异性和高质量抗体需求的限制。为了解决这些挑战，可特异性捕获蛋白的表面功能化的多价超顺磁性纳米颗粒和集成纳米蛋白质组学的方法被开发出来。仪器早期的TDP实验依靠单四极杆和三四极杆(分别为Q和QqQ)质谱仪进行完整蛋白分析。这些系统具有较差的质量分辨能力，使得电荷状态测定困难，并且有限的质量电荷比(m/z)范围导致对大蛋白质的适用性较低。高质量分辨能力对于TDP尤为重要，因为完整蛋白质产生的片段离子可以产生卷曲的质谱，其中具有不同电荷态的各种离子可以部分重叠。许多现代质谱仪器可以可靠地实现高分辨率，包括傅里叶变换质谱系统，如离子回旋共振(FTICR)和Orbitrap质谱仪，以及飞行时间(TOF)和四极杆-飞行时间 (Q-TOF)仪器。完整蛋白的分离蛋白质组的复杂性给TDP带来了巨大的挑战，需要在质谱分析之前分离完整的蛋白质。当处理较大的蛋白质(≥30 kDa)时，这一挑战尤其明显，因为随着蛋白质大小的增加，ESI质谱中的离子信号迅速减少。早期的分离方法使用凝胶电泳技术，例如二维凝胶电泳分离、虚拟的二维凝胶电泳分离、直接利用MALDI MS的干胶法和PEPPI-MS等。还可以通过SEC（尺寸排阻色谱）、RPLC（反相液相色谱）、HIC（疏水相互作用色谱）、IEX（离子交换色谱）以及多维的LC方法来分离。例如一个3D LC方法，通过耦合HIC - IEX - RPC，相较于2D IEX -RPLC MS将蛋白质的鉴定数目提高了14倍。此外，CE-MS的最新进展可以用于变性和非变性的TDP分离。离子淌度质谱（IMS）是基于分子在电场作用下的气相运输性质和碰撞截面积（CCS）分离蛋白质，高分辨率的IMS已被证明可以用于分离高序列同源性的蛋白。串联质谱技术串联质谱（MS/MS）技术，在TDP中通常包括通过选择前体蛋白离子，将其解离成更小的片段离子并分析片段离子，从而得出蛋白质的初级结构和修饰（如图3a）。有多种活化/解离方法可用于生成产物离子。大多数仪器可以进行碰撞诱导离解(CID)，也称为碰撞激活离解，通过与中性气体分子(如氮气或氩气)相互作用的碰撞激活来产生b/y离子(图3b)。红外多光子解离(IRMPD)涉及吸收低能红外光子产生b/y离子，并可能在吸收多光子后产生二级和高阶片段离子，从而产生更广泛的蛋白质序列信息。基于电子的解离方法（ExD），如电子捕获解离（ECD）和电子转移离解(ETD)，在产生高序列覆盖率方面往往优于CID。ExD产生的c/z产物可用于确定的蛋白质形态表征和PTM定位。使用193 nm或213 nm激光，紫外光解离（UVPD）可以生成更复杂的串联质谱，序列覆盖率与ExD方法相当或更高。此外，结合四极质量过滤器、线性离子阱和Orbitrap的混合平台可以进行质子转移电荷还原（PTCR），以简化产物离子谱。图3. a, 串联质谱技术示意图。b, 不同解离方式产生的碎片离子。数据采集可采集的谱图数量取决于仪器的占空比和峰的宽度。最常见的TDP数据采集方法是数据依赖的采集（DDA）。在DDA中，收集一个完整的质谱扫描，并选择几个前体离子（通常是最丰富的）进行片段化。与数据非依赖的采集（DIA），即不分离前体离子的质谱扫描碎片，正在迅速发展并在BUP工作流程中采用，为TDP提供了令人兴奋的机会。结果处理TDP的数据信息丰富但是解析难度大，考虑到同位素和电荷态的影响，以及人类蛋白质组的高动态范围，使得谱图分析和对于低丰度蛋白的检测更加困难。TDP的谱图往往有更加复杂的同位素包络，通常不会观察到单同位素峰。大多数工具依赖于Averagine模型来解同位素并预测理论同位素分布。当谱图不能进行同位素分解时，谱图去卷积可以使用多个电荷态离子来推导出一种蛋白分子形式的平均质量。目前正在开发用于存储质谱数据的标准化文件格式。最通用的文件格式是mzML（最新版本1.1.1），这是一种由人类蛋白质组组织蛋白质组学标准倡议(HUPO-PSI)支持的XML格式。几个开源软件库可以转换，读取和写入质谱文件格式，包括ProteoWizard，JmzML，mzJava和pymzML。获得去卷积谱图后的下一步是针对蛋白质或蛋白质序列数据库搜索去卷积质谱，以识别具有错误发现率(FDR)控制的蛋白分子形式并表征PTMs，具体的搜索原理的概述可以查看原文Results-data analysis部分，在这里不再赘述。最后，定量分析不同样品间丰富度的差异。数据库可以使用来自UniProt、RefSeq、GENCODE或相关资源的蛋白质序列数据库。这些数据库只包含序列，不包含PTMs的信息。可以根据PTMs位点和类型，构建可用的数据库，但要注意限制PTMs的可变数目，否则产生的组合数据会过于庞大。DNA或RNA-seq数据可用于构建具有样品特异性基因突变和备选剪接事件的蛋白分子形式序列数据库。定性与定量分析TDP提供了对蛋白分子形式的全面了解，使鉴定、新蛋白分子形式的发现和深入的序列表征成为可能。TDP具有独特的优势，因为它可以表征组合PTMs与多基因家族中不同基因编码的同型异构体，这些异构体通常具有高序列同源性。例如，肉瘤蛋白具有多种亚型和PTMs，如N端二甲基化、乙酰化、磷酸化和甲基化。单个肌肉细胞的蛋白质形态变化可以通过TDP进行研究。当单个蛋白分子上存在多个PTMs时，TDP是唯一可以解析复杂蛋白形态和组合PTMs的技术。例如，TDP可以鉴定组蛋白的多种蛋白分子形式，以及定量描述PTMs之间的化学计量学。TDP的定量方式和BUP类似，主要有非标记定量（label free）：采用不同蛋白分子形式的信号强度定量；同位素标记（isotope labeling）:采用不同分子量的同位素标记来定量；化学标记（chemical labeling）：采用化学报告基团来定量，尤其是在MS2水平上。（如图4）其他标记技术——如氨基酸稳定同位素标记(SILAC)、同量异位（isoabric）标记、假同量异位（pseudoisobaric）标记和NeuCode SILAC——已经显示出定量TDP的潜力。图4. 不同定量方法统计学分析和错误率计算TDP的软件通常会使用E值和P值来反映串联质谱和蛋白分子形式的匹配程度，此外FDR值也常被用来描述鉴定的可靠性。对于定量的TDP.对于定量TDP分析，统计分析通常使用单向方差分析和Stundent’s 检验(双尾)。多次测试调整通常使用benjamin - hochberg方法进行。如有必要，可采用非参数Kruskal-Wallis单因素方差分析和Wilcoxon秩和检验进行组间比较。对于人类临床样本的定量TDP，随机截距的线性混合效应模型可以进一步表征人类个体之间的异质性。作者还介绍了一些TDP软件，例如，TopPIC、MSPathFinder、TopMG和pTop等。应用作者在这一部分列举了许多相关研究，考虑到篇幅限制，感兴趣的读者可以在原文中的Application部分查看。主要包括（1）全球蛋白分子形式的发现。（2）癌症：例如，一项全球TDP研究从结直肠癌细胞的2332种蛋白质中鉴定出23000多种蛋白分子形式，并揭示了转移性和非转移性细胞之间蛋白分子形式水平的巨大差异。（3）心血管疾病：将蛋白质组学应用于心脏生物学和临床诊断已经取得了进展。例如，TDP分析了“CARDIA研究”中的配对血清样本，揭示了载脂蛋白AI和AII与心脏代谢指标之间的蛋白分子形式特异性关联。（4）神经退行性疾病：失调的PTMs可以影响神经退行性疾病中的蛋白质聚集，许多PTMs是神经退行性疾病中蛋白质病变的调节剂。例如，阿尔茨海默病受到β或tau淀粉样蛋白磷酸化和β淀粉样蛋白中异天冬氨酸形成的影响。（5）传染病。（6）生物制剂：例如单克隆抗体，抗体偶联药物等基于蛋白的药物。（7）临床TDP，例如，使用MALDI-TOF-MS鉴定病原体，它可以直接从完整的细菌细胞表面快速检测到蛋白分子形式。重现性与数据存储TDP是一个相对较新的领域，与成熟的BUP方法不同，普遍接受的实验方法和数据报告标准尚未制定。由CTDP（Consortium for TDP）领导的标准化工作正在推动实验室间的比较，以更好地了解挑战并提高重现性。蛋白分子形式易受样品处理和仪器方法变化的影响，因此科学的严谨性和充分的数据报告实践非常重要。所有TDP数据都应公开提供。许多期刊已经实现了这一要求，但这需要共同的努力来确保正确的数据处理和报告实践得到执行。CTDP的Proteoform Repository为科学家提供了一个独特的中心，可以浏览存储的蛋白分子形式并提供TDP数据集。数据存储库对于TDP数据遵守FAIR数据存储标准是必不可少的。将TDP数据集平台化并作为中央存储库的新途径和举措将对促进TDP数据的可访问性和共享非常有价值，这反过来将使TDP领域受益。面临的挑战与优化策略TDP的新技术在不断地发展，但是仍旧面临着诸多的挑战：（1）灵敏度。传统的TDP工作流程需要大量的样品（微克级的总蛋白或者数百万的细胞），以获得高质量的数据。新的高灵敏度的方法正在开发，例如CE-MS可实现对于单个细胞的检测，Nanopots技术可用于TDP，还有可以提高蛋白提取率的表面活性剂与尿素联用。（2）高分子量的蛋白质分子形式。高分子量的蛋白质难分离、信号差、仪器负担大。这就需要超高分辨率的平台，如FTICR质谱仪。在质谱分析之前，基于SEC或凝胶技术的基于尺寸的分离方法，例如，整合蛋白质组学方法或PEPPI-MS，可以解决大离子分析的挑战。但是没有单一的分离策略或者MS/MS仪器可以分析整个蛋白质组，需要开发新方法、新仪器以及改进的信息学工具来克服。（3）蛋白质的串联质谱。蛋白质在序列末端的片段化效率较高，而在中间的片段化覆盖率有限。这种差异在较大的蛋白质中更为明显，并且被认为是由于在变性条件下仍然存在的。内部碎片离子是由至少两个骨干断裂产生的，没有N或C端，在TDP碎片离子中越来越多地被考虑。最近开发的TDP软件ClipsMS可以将内部片段质量分配给蛋白质序列，从而提高整体覆盖深度。（4）定位修饰位点。由于不稳定的PTMs，低丰度的蛋白形式，PTMs的实验定位和蛋白质分子形式化学成分的精确表征具有挑战性。富集策略可以增强低化学计量或低丰度信号；还需要优化特定的碎片方法，例如，通过使用更温和的基于电子的方法，如ETD或ECD。（5）通量问题。TDP相对较低的吞吐量和较高的数据复杂性是新老用户的主要障碍。基于发现的TDP数据处理包括去卷积和数据库搜索，这可能需要几个小时到几天，具体取决于软件性能和搜索参数。自动制备和分离系统的发展，以及软件性能的提升都有助于改善通量的问题。展望TDP是目前唯一能够确定蛋白质形分子形式特征并量化其丰度的技术。由于蛋白质分子形式的基本重要性及其作为细胞、环境或生物系统健康标志的潜在作用，TDP技术有望继续快速发展。需要解决的两个关键领域是改进复杂蛋白质分子形式混合物的深度表征和大分子量蛋白的识别和表征。一个令人兴奋的发展是单离子测量，它可以在现有的商业仪器和专门的前体类型上实现。液相色谱固定相、CE-MS、基于IMS的分离的发展以及与多维方法的整合将继续改善蛋白质组学的测量。利用基因组、转录组以及BUP的信息，可以构建更精准的数据库，用于分析一些更复杂的PTMs，例如蛋白的糖基化，这也是TDP的一个优化方向。为了将蛋白质分子形式与相关的可测量输出(例如转录物和代谢物)联系起来，并破译生物学的基本原理，可以将多组学的测量结合起来。此外，通过结合微流体、质谱成像和单离子测量等先进技术，有望将单细胞和空间生物学扩展到蛋白质分子形式分析。本文发表在Nature Reviews Methods Primers 上，Top-Down Proteomics[1] ，通讯作者是美国威斯康辛大学麦迪逊分校化学系的Lloyd M. Smith和Ying Ge教授。文章介绍了Top-Down蛋白质组学的基本工作流程、应用以及面对的挑战。[1] Roberts, D.S., Loo, J.A., Tsybin, Y.O., et al. Top-down proteomics[J]. Nature Reviews Methods Primers，2024，4(1)：38.

质谱技术在体外诊断中发挥着重要的作用，其中基于LC-MS/MS的三重四级杆质谱主要用于药物、维生素D、新生儿遗传代谢物、氨基酸等小分子的定量生化检测，国内外多款型号的LC-MS/MS获得了医疗器械注册证。另一方面，用于大分子检测的基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF）也逐渐应用于临床，多款用于微生物蛋白指纹图谱检测的MALDI-TOF质谱获医疗器械注册证，并在临床微生物鉴定中发挥着重要的作用。此外，用于核酸分析的MALDI-TOF系统也逐渐进入体外诊断领域。人体血清多肽和蛋白指纹图谱与疾病的发生和发展密切相关，国际上大量的研究机构一直在致力于该领域的研究和临床应用。近日，汇健科技首台（套）用于血清多肽和蛋白指纹图谱检测的ClinMS-Plat® I飞行时间质谱仪正式获得NMPA医疗器械注册证（浙械注准20242221307）。此次获批的ClinMS-Plat® I飞行时间质谱仪由质谱仪主机（离子源模块、检测器模块、飞行管、机架模块、外壳、真空泵）和软件组成，产品基于MALDI-TOF方法，结合配套试剂可用于人体血清样本中多肽或蛋白指纹图谱的采集，是国内首台（套）用于血清多肽或蛋白指纹图谱分析的临床质谱仪。仪器针对性地根据血清多肽分子量进行了检测区域内(m/z680~18600Da) 信噪比、分辨率、出峰谱型的调校，严格控制仪器台间变异系数。该质谱仪在注册审评前经过了严格的临床研究。临床试验采用随机、盲法、配对的临床试验设计。收集受试者促凝全血分离的血清样本并进行编盲，受试者血清样本经配套试剂预处理后用ClinMS-Plat® I飞行时间质谱仪进行多肽及蛋白指纹图谱检测，输出分析结果。三家临床试验机构对受试者样本在待考核仪器上的检测结果与金标准相比，统计分析结果显示灵敏度为91.94%（P=0.95，置信区间87.48%-94.91%），特异度91.14%（P=0.95, 置信区间 86.83%~94.13%），诊断符合率91.52%（P=0.95， 置信区间 88.57%~93.76%）；Kappa值为0.8300。由于多肽与蛋白组学信息在疾病诊断中具有重要的价值，因此，ClinMS-Plat® I的获批在体外诊断领域具有重要的意义。ClinMS-Plat® I质谱仪与配套试剂盒（Bio-pSi® 系列）使用，单次检测可获得包含数百个血清多肽分子的指纹图谱。汇健科技结合人工智能算法构建了包含数万例肿瘤人群队列样本、数十万例次检测数据的人工智能判别模型（汇健智云® ）。未来，该款型号的质谱仪将与诊断试剂、AI分析软件三者共同组成一整套体外诊断分析系统（下图），可用于各种肿瘤、泌尿系统疾病，神经系统疾病等多种疾病筛查、辅助诊断和复发转移评估等领域。ClinMS-Plat® I 是一款具有卓越性能和创新功能的高端医用质谱，具有如下优势：快速：独特的多肽富集技术，自动化批量检测，96个样本全流程仅需2小时；精准：多肽及蛋白指纹谱检测多个标志物，相比单一或少量标志物组合，结果更可靠；稳定：通过质控技术有效控制多肽及蛋白质谱峰强度变异系数，结果稳定性、重复性高；灵敏：相关多肽检测限可达fmol/μL级别。ClinMS-Plat® I曾入选工信部人工智能医疗器械（智能辅助诊断产品方向）创新任务榜单，是2022年质谱领域唯一进入榜单的项目；同年入选了浙江省首台(套)产品工程化攻关重点项目的高端医疗装备；2023 年入选“浙江省制造业首台（套）重点领域（高端医疗器械）关键技术指标清单”。汇健科技也与省内多家知名临床医院合作研究多肽组学技术在临床诊断中的应用，获得了多项浙江省重点研发计划和浙江省“尖兵领雁”计划的支持。我们相信，ClinMS-Plat® I的推出将推动多肽和蛋白组学在体外诊断领域的应用。我们将竭诚为临床机构、研究机构和IVD企业提供优质的创新质谱产品和服务，并期待与行业友商携手合作，在ClinMS-Plat® I平台上开发具有重要临床价值的诊断试剂，共同开创组学技术在精准医学中的应用，为人类健康做出贡献！延伸阅读1. 血液循环多肽（BCP）是目前液体活检最理想的标志物之一多肽是分子量为0.2~20KD的蛋白，主要由RNA上短的开放阅读框（Open Reading Frame, ORF）翻译或者组织蛋白在蛋白酶的作用下切割产生，处于基因调控网络和蛋白作用网络下游。其种类以及包含的生物学信息更加丰富，能迅速反应生物体内“正在发生的变化”。大量研究表明：在肿瘤发生发展过程及肿瘤细胞的迁移过程中，肿瘤微环境的多肽会发生片段长度、片段种类、糖基化修饰、磷酸化修饰等变化，通过质谱仪的检测可敏感地指示多肽指纹图谱的变化。此外，肿瘤组织高压和血管的高通透性，促使产生的低分子量肿瘤相关特异性多肽可快速、高效进入血液循环系统，使得血液循环多肽（Blood circulating peptides, BCP）包含了组织癌变信息，通过检测分析BCP指纹图谱可早期发现癌症的发生和发展。此外，BCP检测技术在阿兹海默症、呼吸道感染、泌尿系统疾病、内分泌系统疾病中也将发挥重要的应用。血液样本中，多肽含量极其微量，在质谱检测中容易受到高丰度蛋白的干扰，此前SELDI® 芯片，ClinProt® 磁珠等产品也曾用于血液多肽的提取和捕获。汇健科技创始团队从2012年开始发明了Bio-pSi® 微纳颗粒，实现了血清多肽的高效捕获，并在MALDI-TOF上呈现高稳定高灵敏的血清多肽指纹谱信号。2.飞行时间质谱工作原理飞行时间质谱(TOFMS)是一种高分辨率的质谱技术，广泛应用于物质分析领域。TOFMS工作原理可以分为离子化、加速和飞行三个步骤。具体来说，它基于不同化合物的质量-电荷比(m/z)的差异，通过高电压脉冲使其形成离子，然后引入到一个带有电场的追加管道中。在追加管道内，各种离子被加速并飞行到检测器处，到达时间取决于其质量和速度。检测器收集到的信号产生一个质谱图，其中离子信号的强度与m/z值呈正比。此外TOFMS还需要配合数据处理软件来分析和解读得到的质谱图。这些软件将质谱图转化为离子的m/z值和相对强度，从而识别不同的化合物。质谱图中每一个峰都对应着一个化合物的离子，通过比较不同样品之间的质谱图，可以确定它们之间的差异和相似性。参考文献Julia Tait, Lathrop,Douglas A, Jeffery,Yvonne R, Shea et al. US Food and Drug Administration Perspectives on Clinical Mass Spectrometry.[J] .Clin Chem, 2016, 62: 141-147.

大家好，本周为大家分享一篇发表在Accounts of Chemical Research上的综述，Native Mass Spectrometry at the Convergence of Structural Biology and Compositional Proteomics [1]，文章的通讯作者是美国西北大学的Neil L. Kelleher教授。生命活动由一系列生物大分子相互作用驱动，这些相互作用距今已进化了数十亿年。正如乙酰化和磷酸化等共价修饰可以改变蛋白质的功能一样，与金属、小分子和其他蛋白质的非共价相互作用也可以改变蛋白质的功能。然而，传统的蛋白质组学方法会分离非共价相互作用并使蛋白质变性，导致许多蛋白质水平的生物学信息尚未被发现或仅靠推断获取。就在过去的几年中，质谱(MS)技术不断发展，目前已具备维持内源性蛋白复合物完整组成并表征其特征的能力。采用非变性质谱(Native Top-Down MS, nTDMS)激活蛋白复合体，可以释放部分或全部亚基，通过与中性气体或固体表面碰撞，在进一步表征之前分离。亚单位质量、母离子质量和活化亚单位的碎片离子可以拼凑出复合物的精确分子组成，包括蛋白质修饰在内的相互作用也能被阐明，并与人类疾病状态下的功能障碍联系起来。在本综述中，作者详述了nTDMS技术目前的发展和未来在表征更大的生物复合体方面所面临的挑战。目前，nTDMS可以靶向内源性核小体复合物，而病毒颗粒、外泌体和高密度脂蛋白颗粒表征或将在未来几年内得到深度解析。为充分解决这类大小为兆到千兆道尔顿级别的复合物的表征，未来的工作将主要集中于非变性分离、单离子质谱(Single ion mass spectrometry)和新的数据类型。为了实现这一目标，Kelleher教授课题组近年来发展了一系列策略，概括为以下几个方面（1）靶向非变性质谱表征整个核小体（图1）；（2）非靶向蛋白质组学深度解析内源性蛋白质复合物；（3）单分子质谱(Single molecule MS)。其中提到，阻止对非变性蛋白质进行整体表征最大的障碍之一可能是分子量分布于100 kDa到1 MDa的复合物的分辨率较差。而电荷检测MS通过直接测量离子电荷提供大型复合物的分子分布。此外有研究表明，通过对单分辨离子进行centroiding和rebinning，Orbitrap仪器的有效分辨率可以在电荷检测工作流程之上大大提高。在这种被称为“单离子质谱法(Individual Ion Mass Spectrometry, I2MS)”的技术中，可以同时检测数千个单离子，并允许在复杂混合物中分配约500种proteoforms的质量（前提是它们先前已被表征并且在数据库中可查找）。I2MS可用于分析病毒样颗粒和AAVs（图2）。图1. 核小体表征图2. 病毒颗粒检测未来随着技术的发展和创新，nTDMS都将扩展到研究极其稀缺和高度异质的生物复合物，了解蛋白质间的相互作用以及它们是如何出错的（例如错误折叠，在功能失调的化学计量和组成中形成复合物）。这些将不仅为疾病治疗的发展提供信息，还将深化我们在分子水平上对生命的理解。撰稿：张颖编辑：李惠琳原文：Native Mass Spectrometry at the Convergence of Structural Biology and Compositional Proteomics

大家好，本周为大家分享一篇发表在Nat. Commun.上的文章：Structure and dynamics of endogenous cardiac troponin complex in human heart tissue captured by native nanoproteomics ，文章的通讯作者是威斯康星大学麦迪逊分校的葛瑛教授。　　蛋白质大多都是通过组装成蛋白复合物来执行特定的生物功能，因而表征内源性蛋白复合物的结构和动力学将有助于生命过程的理解。蛋白复合物在其组装、翻译后修饰(Post-translational modifications，PTMs)和非共价结合等方面是高度动态的，在native状态下通常以低丰度存在，这给研究其结构和动态性的传统结构生物学技术(如X-ray和NMR)带来了巨大的挑战。非变性Top-down质谱(nTDMS)结合了非变性质谱和Top-down蛋白组学的优势，目前已发展成蛋白复合物结构表征的有力工具，可以保留蛋白质亚基-配体间的非共价作用和PTMs等重要信息。然而，由于内源性蛋白复合物自身的低丰度特性，导致对其的分离纯化和检测非常困难，所以nTDMS目前仅限用于过表达的重组或高丰度蛋白质的表征。在本研究中，作者开发了一种非变性纳米蛋白质组学(Native nanoproteomics)技术平台，通过使用表面功能化的超顺磁性纳米颗粒(Nanoparticles，NPs)直接富集组织中的蛋白复合物，然后再利用高分辨质谱表征其结构和动态性。这里选用心肌肌钙蛋白(Cardiac troponin，cTn)异源三聚体复合物(~77 kDa)作为研究对象。cTn三聚体复合物是调节横纹肌肌动蛋白收缩的Ca2+离子调节蛋白，由TnC、cTnI和cTnT这3个亚基组成。其中，TnC是Ca2+结合亚基，cTnI是抑制肌动蛋白-肌球蛋白相互作用的亚基，而cTnT细丝锚定亚基。TnC与Ca2+的结合，以及cTnI 亚基的磷酸化，会共同引起细丝上的分子级联事件，诱导心肌收缩所必需的肌动蛋白-肌球蛋白交叉桥的形成。传统结构生物学技术不能有效捕获cTn复合物高度动态的构象变化，并且先前研究用的cTn复合物是由原核细胞表达的，缺乏PTMs的信息。因此，作者开发了native纳米蛋白组学的方法，以实现对人内源性cTn复合物结构和动力学的全面表征。作者首先使用肽功能化的超顺磁性氧化铁NPs富集了人心脏的内源性cTn复合物，同时优化了非变性蛋白提取缓冲液(高离子强度LiCl溶液，生理pH)。富集到的cTn复合物中的3种亚基的含量比例为1:1:1，真实反应了肌节cTn异源三聚体复合物的组成。作者也发现含有750 mM L-Arg，750 mM咪唑和50 mM L-Glu(pH 7.5)的溶液对蛋白复合物的洗脱效果最好，并且不会破坏亚基间的相互作用。该富集方法具有很好的重现性，proteoforms信息得到很好保留，且可以直接用于化学计量分析。总的实验流程如图1所示，洗脱后的cTn复合物经体积排阻色谱(Sze-exclusion chromatography，SEC)除盐和交换至醋酸铵溶液中，随后对cTn复合物进行多种nTDMS分析：1)在线SEC监测复合物 2)超高分辨傅里叶变换离子回旋共振质谱(FTICR-MS)表征复合物的化学计量比和proteoforms 3)捕获离子淌度质谱(TIMS-MS)解析调控复合物构象变化中的非共价作用的结构动态性。　　图1. 用于表征人心脏中内源性cTn复合物的native纳米蛋白组学平台。　　为了全面表征内源性cTn复合物，作者使用FTICR-MS进行proteoforms测序和复合物表征。图2展示了native状态下检测丰度最高的cTn复合物的电荷态(19+)，其中包含了4种独特的proteoforms，这些复合物主要带有单磷酸化的cTnT、单磷酸化和双磷酸化的cTnI，以及结合了3个Ca2+的TnC。这些结果表明人cTn复合物在肌节中以结构多样化的分子组成存在，具有高度异质的共价和非共价修饰，可产生一系列不同的完整复合物。　　图2. FTICR-MS分析展示的cTn复合物状态。红色方框中是最高丰度电荷态(19+)的放大谱图，理论同位素分布(红色圆圈)可以与谱图很好叠加，说明结果具有高质量精度(质量偏差在2 ppm 以内)。　　作者接着对cTn复合物进行complex-up分析，以研究复合物的化学计量比及其组成。图3a~3b分别显示的是完整cTn三聚体复合物，以及经CAD碎裂后的蛋白亚基谱图。但这里没有检测到cTnI单体，可能是因为cTnI和TnC在native状态下的亲和力很强，且cTnI单体带的电荷不多，导致其在高m/z区域出峰，所以不易被检测到.随后，作者又对解离出的亚基进行complex-down分析。图3c展示了检测到的cTnT的多种proteoforms：未磷酸化的 cTnT、单磷酸化的cTnT(p cTnT)和 C 端 Lys 截断的磷酸化cTnT(pcTnT [aa 1-286])，CAD碎裂谱图也发现cTnT的C端较N端更易暴露在外界溶剂中。图3e则是cTn(I-C)二聚体的谱图，共检测到6种具有不同数量Ca2+结合和磷酸化的proteoforms。二级谱图可将cTnI的两个磷酸化位点准确定位在Ser22和Ser23，同时发现cTnI序列两端都较内部区域更易暴露于溶剂中。但还无法通过nTDMS准确推断Ca2+结合和磷酸化是如何影响cTn复合物的稳定性。作者在此也没有优化FTICR-MS在非常高m/z范围的离子检测，所以也会遗漏带少量电荷的cTn复合物信息。　　图3.nTDMS表征人心脏来源的cTn复合物。(a~b)完整cTn复合物和经CAD碎裂后的亚基谱图 (c~d)cTnT单体及其代表性的CAD碎裂谱图 (e~f)cTn(I-C)二聚体及其代表性的CAD碎裂谱图。　　人TnC蛋白含有3个钙结合EF-hand基序(结构域 II~IV)。结构域 II与Ca2+结合的亲和力较低，是触发心肌收缩的调控域。结构域 III 和 IV则与Ca2+具有强的亲和力，在心肌舒张和收缩时均始终保持与Ca2+充分结合，但结构域 II只有在收缩时才被Ca2+占据。这里观察到了TnC分别与0、1、2和3个Ca2+结合的情况，通过CAD碎裂也进一步定位了TnC与Ca2+结合的具体氨基酸序列(图4)。研究发现结构域 II的骨架最容易发生碎裂，而结构域 III的骨架最难碎裂。目前结构域 II~IV的序列在UniprotKb中分别对应65DEDGSGTVDFDE76、105DKNADGYIDLDE116和141DKNNDGRIDY152。这里分别将与1、2和3个Ca2+结合的TnC隔离出来进行CAD碎裂(m/z分别为2312、2316和2321)，可以更准确地将结构域 III、II和IV的序列分别定位到113DLD115、141DKNND145和73DFDE76(图4c)，表明非变性纳米蛋白组学方法在定位非共价金属结合方面具有高分辨能力。　　图4.nTDMS定位 TnC与Ca2+结合的结构域。(a)FTICR-MS隔离与不同数量Ca2+结合的TnC单体 (b~c)与两个Ca2+结合的TnC的CAD碎裂谱图，蓝色、红色和黄色方框分别对应结构域 II 、III和IV。　　Ca2+与TnC的结合会对cTn复合物的功能和构象有着很大影响。cTn复合物的核心区维持着构象的稳定，但当Ca2+与TnC发生结合时，其柔性区会经历广泛的构象变化，复合物结构会从“closed”状态转变成“opened”状态，这会促进肌动蛋白和肌球蛋白间的相互作用，最终导致心肌收缩。然而，传统结构生物学技术很难捕获cTn复合物与Ca2+结合时的构象变化。因此，作者使用离子淌度质谱来分析cTn复合物的构象变化。TnC亚基和与Ca2+结合的cTn(I-C)二聚体的淌度分离谱图如图5所示。与0~3个Ca2+结合的TnC的碰撞截面(Collision Cross-Section，CCS)值分别为1853、1849、1829和1844 Å2(图5a~5b)，TnC构象比IMPACT预测的更为紧凑，但cTn(I-C)二聚体的CCS值与预测的非常接近(图5c~5d)。作者推测TnC与两个Ca2+结合会形成更致密的构象，是因为在静息舒张时Ca2+与结构域 III 和 IV充分结合。当第三个 Ca2+与结构域II结合时，TnC转变为“opened”构象，使其N端与cTnI的C端相结合，进而引发心肌收缩(图5e)。cTn(I-C)二聚体与Ca2+结合时的构象变化也是如此(图5f)。　　图5.TnC单体(a~b)和与Ca2+结合的cTn(I-C)二聚体(c~d)的离子淌度分离谱图 (e~f)TnC和cTn(I-C)二聚体与Ca2+结合时的构象变化。　　最后，作者通过添加EGTA来剥离cTn复合物中的Ca2+，以进一步研究Ca2+在维持复合物结构稳定性上的作用。图6b~6c是没有EGTA孵育时的cTn复合物的TIMS-MS谱图。cTn复合物的CCS值与理论预测值非常符合。随着EGTA孵育浓度的增加(25、50和100mM)，Ca2+逐渐被螯合，cTn复合物的结构也越来越舒展，体现在平均电荷态逐渐增加，以及逐渐在较低m/z范围内出峰，这表明cTn复合物构象的稳定性丢失与EGTA浓度的增加相关(图6d~6f)。虽然100mM EGTA孵育也不敢保证Ca2+的完全剥离，并且cTnI的存在又会增强TnC与Ca2+的结合，但TIMS-MS为我们研究cTn复合物与Ca2+结合时的构象变化提供了一种切实可行的分析手段。　　图6.cTn复合物与EGTA孵育时的构象变化。(a)cTn复合物的构象随EGTA孵育浓度的增加发生改变 (b~c)cTn复合物的TIMS-MS谱图 (d~f)cTn复合物与不同浓度EGTA(25、50和100mM)孵育的谱图和CCS分析。　　总的来说，本研究开发了一种可用于内源性蛋白复合物富集和结构表征的非变性纳米蛋白组学方法，以获取其组装、proteoforms异质性和动态非共价结合等方面的生物信息。本文采用的功能化NPs可被灵活设计成选择性结合特定的靶蛋白，在富集和洗脱过程中可以很好保持其近似生理条件下的存在状态。更为重要的是，功能化NPs与nTDMS的整合可以作为一种强有力的结构生物学工具，可以作为传统技术的补充，用于内源性蛋白复合物的表征。　　撰稿：陈昌明 编辑：李惠琳文章引用：Structure and dynamics of endogenous cardiac troponin complex in human heart tissue captured by native nanoproteomics　　参考文献　　Chapman EA,Roberts DS, Tiambeng TN, et al. Structure and dynamics of endogenous cardiac troponin complex in human heart tissue captured by native nanoproteomics. Nat Commun. 2023 14(1):8400. Published 2023 Dec 18. doi:10.1038/s41467-023-43321-z

大家好，本周为大家分享一篇最近发表在Journal of The American Chemical Society上的文章，A Chemical Proteomic Map of Heme−Protein Interactions1。该文章的通讯作者是美国斯克利普斯研究所的Christopher G. Parker研究员。高铁血红素（heme）是人体中许多蛋白质的辅助因子，也是血液中氧气的主要转运体。最近的研究也证实了高铁血红素可以作为一种信号分子，通过与伴侣蛋白质结合而不是通过其金属中心反应来发挥其作用。然而，目前关于血红素结合蛋白的注释还不够完整。因此，本文采用化学蛋白质组学的方法去揭示人体中与高铁血红素发生互作的蛋白质谱。化学蛋白质组学是揭示蛋白质功能和发现药物靶标的重要工具。其中，最常用的是基于活性的蛋白质分析（Activity-based protein profiling，ABPP），通过结合活性分子探针标记及串联质谱分析，实现对靶标蛋白的鉴定。如图1b，本文设计了一个“全功能”活性分子探针（HPAP），共包含3个部分：1. Hemin母核，用于与靶蛋白非共价结合；2.光活化基团-双吖丙啶，可在UV光照下生成卡宾，促使分子探针与蛋白发生共价交联；3. 炔基，可在铜催化下与含有叠氮的试剂（荧光标签，生物素）发生点击化学反应，后两者组成FF-control。具体实验流程如下图1a所示，用HPAP处理不同细胞（In Situ）或不同细胞来源的蛋白质组（In vitro），HPAP中的hemin母核可与靶蛋白发生非共价结合，经UV光照，HPAP-蛋白间形成共价交联，再利用点击化学可将HPAP-蛋白与荧光素（TAMRA）或者生物素标签相连，用于后续的荧光成像（In-gel fluorescence）或者链霉亲和素纯化、LC-MS鉴别定量（MS-based I.D. and quantitation）。 图1. (a)使用基于高铁血红素的光亲和探针(HPAP)识别血红素结合蛋白的流程示意图。(b) HPAP、hemin和FF-control的结构；(c) HEK293T裂解物中与HPAP结合的蛋白的荧光成像；(d) hemin加入对HPAP与蛋白结合的影响。作者首先使用了SDS-PAGE去评估了HPAP标记蛋白的能力。如图1c所示，随着HPAP浓度的提高，胶图上条带颜色也逐渐加深，说明HEK293T细胞裂解液中与HPAP结合的蛋白在逐渐增加。如图1d所示，在10 μM HPAP的条件下，逐渐加入hemin，可以看到胶图上条带颜色逐渐变浅，说明hemin与HPAP之间发生了竞争，HPAP模拟了hemin与蛋白的结合过程。随后，作者又使用已知的hemin结合蛋白来确认HPAP捕获目标蛋白的能力。如图2所示，这些已知蛋白被HPAP成功的标记上，但由于hemin的加入，条带的颜色在逐渐变浅（TAMRA）。Western blot的结果显示，蛋白的总量并无太大变化，但hemin的竞争结合，导致与HPAP结合的蛋白量在下降。以上实验均说明，HPAP具有较好的选择性标记能力，能够模拟hemin与靶蛋白的结合，并以共价交联的方式标记在蛋白上。 图2. 用已知的高铁血红素结合蛋白确认HPAP捕获目标蛋白的能力。验证了方法的可行性后，作者将HPAP与定量蛋白质组学结合用于绘制高铁血红素-蛋白质互作谱。考察了多种细胞系，包括：人胚胎肾细胞（HEK293T）、人慢性髓系白血病细胞（K562）以及人原代外周血单个核细胞（PBMCs）。每种细胞系设置了两种实验形式：1）特异性结合实验（Enrichment）：通过将HPAP识别出蛋白与FF-Control识别出的蛋白进行对比，排除非特异结合的干扰（图1b），如果同一蛋白通过HPAP富集到的量是FF-control富集到的量4倍以上，则认为该蛋白是HPAP特异性结合蛋白。2）竞争性结合实验(Competition)：观察HPAP富集的蛋白在hemin和HPAP同时存在时富集到的量的变化，变化大于3倍且具有显著性差异（p＜0.05)的蛋白被认为是HPAP与hemin竞争性结合的蛋白。最终确定的高铁血红素结合蛋白应满足以上两种实验的筛选标准(图3a)。如图3b-d所示，总共鉴定出378个的高铁血红素结合蛋白，其中214个来自HEK293T, 182个来自K562, 107个来自PBMC。尽管三种细胞类型之间的结合蛋白有一些重叠，但大多数靶点蛋白只存在于一种或两种细胞类型中(图3b)，这暗示血红素在不同细胞中可能发挥不同的功能。其中，19个靶点蛋白是在UniProt上已经注释为高铁血红素的结合蛋白，剩余都是未揭示的结合蛋白。这些结合蛋白按照功能可划分为：转运蛋白，转录因子，支架蛋白和酶（图3c），根据代谢通路又可进一步划分（图3d）。作者最后对几个新发现的结合蛋白进行了验证，并选择IRKA1进行进一步的作用机制研究。IRKA1在调节炎症信号通路中起着关键作用，IRAK1被IRAK4磷酸化，然后自磷酸化，产生NFkB介导的炎症反应。经实验确认（图4），hemin是IRKA1的一种变构活化配体，可增强其酶活性，促进IRAK1的自磷酸化。 图3. 基于蛋白质组学的HPAP-蛋白互作分析。 图4. Hemin对IRKA1的调节作用。总之，本文设计开发了一种基于高铁血红素的光亲和探针，它可以与化学蛋白质组工作流程结合，以识别不同蛋白质组中的高铁血红素结合蛋白。利用该方法也可拓展至其他分子配体靶标蛋白的识别。 撰稿：刘蕊洁编辑：李惠琳原文：A Chemical Proteomic Map of Heme-Protein Interactions参考文献1. Homan, R. A., Jadhav, A. M., Conway, L. P., & Parker, C. G. (2022). A Chemical Proteomic Map of Heme-Protein Interactions. Journal of the American Chemical Society, 144(33), 15013–15019.

近日，中国科学院大连化学物理研究所生物分离分析新材料与新技术研究组研究员叶明亮团队和上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心研究员刘聪团队合作，将硼酸化学引入到甲基化蛋白质组分析方法中，并巧妙利用精氨酸残基上不同修饰基团的位阻差异，实现高效的精氨酸二甲基化肽段富集，显著提高了蛋白质甲基化的分析能力；利用此新方法，系统分析了蛋白质分相过程中精氨酸二甲基化的变化，揭示了此类修饰的发生会降低蛋白质的分相能力。　　蛋白质精氨酸甲基化是一种调控蛋白质功能的重要翻译后修饰，与较多疾病的发生发展相关。研究表明，精氨酸二甲基化会影响一些神经退行性疾病相关蛋白的液-液相分离，以及相分离所驱动的无膜细胞器的产生。然而，受限于目前精氨酸二甲基化蛋白质组分析技术覆盖率不足，这类研究仅聚焦于少数几个蛋白，尚未系统性探究精氨酸甲基化对蛋白质相分离的影响。　　本研究发现，不同甲基化修饰的精氨酸残基在与邻二酮类化合物反应时，由于位阻不同，反应活性差异巨大。合作团队据此设计了一种精氨酸二甲基化肽段的富集方法：先利用环己二酮选择性的封闭无修饰精氨酸残基，随后利用丙酮醛选择性的在二甲基化精氨酸残基上修饰顺式邻二羟基，从而使得硼酸材料可以选择性的富集精氨酸二甲基化肽段。相比传统的免疫亲和富集方法，该方法拥有较强的精氨酸二甲基化肽段富集能力，特别是在鉴定RG/RGG序列上的精氨酸二甲基化位点方面有更高的灵敏度。合作团队将该方法应用于分析蛋白质相分离过程中精氨酸甲基化的变化，发现包括G3BP1，FUS，hnRNPA1、KHDRBS1在内的一些与无膜细胞器或神经退行性疾病相关的蛋白质上的精氨酸二甲基化程度发生了显著变化；系列实验验证发现，精氨酸甲基化会显著降低这些蛋白质的分相能力，且上述蛋白质组分析中鉴定到变化的甲基化位点是调控蛋白质相分离的关键因素。本工作开发了基于化学反应的精氨酸二甲基化蛋白质组分析方法，并利用这一方法揭示了精氨酸二甲基化对蛋白质液-液相分离具有重要的调控作用。　　叶明亮团队致力于蛋白质磷酸化、糖基化、甲基化等翻译后修饰分析新方法的研究，发展了基于可逆酶促化学标记的O-GlcNAc糖肽无痕富集方法，克服了标记基团对糖肽质谱检测的干扰，实现了O-GlcNAc糖基化的高灵敏分析（Angew. Chem. Int. Edit.）；利用不同糖肽的同一肽段骨架具有相似碎裂规律的特点，发展出基于“模式识别”的肽段序列鉴定新方法，实现了谱图拓展，显著提高了N-链接位点特异性糖型的鉴定灵敏度，并可发现未知的糖链及糖链修饰（Nat. Commun.）。　　相关研究成果以Global profiling of arginine dimethylation in regulating protein phase separation by a steric effect-based chemical-enrichment method为题，发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、大连化物所创新基金等的支持。

瓜氨酸化是影响蛋白质结构和功能的关键的翻译后修饰。尽管它与各种生物过程和疾病发病紧密相关，但由于缺乏有效的方法来富集、检测和定位该翻译后修饰，其潜在机制仍然知之甚少。近期，威斯康星大学麦迪逊分校李灵军教授课题组报道了生物素硫醇标签的设计和开发，该标签能够通过质谱法对瓜氨酸化进行衍生化、富集来实现可靠的鉴定。作者对小鼠组织的瓜氨酸化蛋白质组进行了全局分析并且从432种瓜氨酸化蛋白质中识别出691个修饰位点，这是迄今为止最大的瓜氨酸化数据集。作者发现并阐述了这个翻译后修饰的新的分布和功能并且表示该方法有希望为进一步破译瓜氨酸化的生理和病理作用奠定基础。这项工作以“Enabling Global Analysis Of Protein Citrullination Via Biotin Thiol Tag-Assisted Mass Spectrometry”为题发表在国际化学权威杂志Analytical Chemistry上 (https://doi.org/10.1021/acs.analchem.2c03844)，文章作者为Yatao Shi#, Zihui Li#, Bin Wang#，Xudong Shi , Hui Ye, Daniel G. Delafield, Langlang Lv, Zhengqing Ye, Zhengwei Chen, Fengfei Ma，Lingjun Li*。此外，李灵军教授课题组进一步拓展了此方法的实用性。作者通过应用二甲基化亮氨酸(DiLeu)等重标记策略第一次实现了瓜氨酸化的高通量定量研究，并利用这一方法揭示了瓜氨酸化在人体细胞DNA损伤及修复过程中的重要作用。相关成果以“12-Plex DiLeu Isobaric Labeling Enabled High-Throughput Investigation of Citrullination Alterations in the DNA Damage Response”为题同样发表在Analytical Chemistry上(https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c04073)，文章作者为Zihui Li, Bin Wang, Qinying Yu, Yatao Shi, Lingjun Li*。　　研究的主要内容　　作者设计了一种生物素硫醇标签，它可以很容易的以低成本合成并且可以与瓜氨酸残基和2,3-丁二酮发生特异性反应(图 1a)。这种衍生化不仅增加了质量转移以允许更可靠的鉴定，而且还引入了生物素部分，使修饰分子的后续富集成为可能。该生物素硫醇标签设计具有紧凑的结构，在高能碰撞解离 (HCD) 期间仅产生两个碎片/诊断离子(图 1b)。 因此，肽主链可以保持良好的裂解效率，并在 HCD 或电子转移解离 (ETD) 期间分别产生丰富的b/y或c/z离子系列。在 HCD(图 1c)、ETD或电子转移/高能碰撞解离(EThcD)碎裂下，衍生化肽标准品的序列收集质谱图几乎完全覆盖相应的肽序列。实验结果表明生物素硫醇标签衍生的瓜氨酸化肽可以产生用于解析及标注的高质量的串联质谱图，并且与各种裂解技术相结合时可以提高瓜氨酸化位点的识别可信度。　　图1|用于瓜氨酸化分析的生物素硫醇标签设计。a，使用生物素硫醇标签和 2,3-丁二酮对瓜氨酸肽进行衍生化。 b，HCD、ETD 或 EThcD 片段化后生物素硫醇标签衍生的瓜氨酸化肽的片段化位点。c，HCD裂解后生物素硫醇标签衍生的瓜氨酸肽标准品 SAVRACitSSVPGVR 的串联质谱图。　　在接下来的实验中作者使用该生物素硫醇标签和基于质谱的自下而上的蛋白质组学方法对瓜氨酸化进行分析(图2a)。作者在体外利用 PAD(一种可以催化瓜氨酸化的酶)催化的人组蛋白 H3 蛋白来验证这个过程。作为未被PAD催化的阴性对照，未发现组蛋白的肽段被鉴定为瓜氨酸化，证明了生物素标签反应的高特异性(图 2b)。在体外 PAD 处理后，作者 发现许多精氨酸残基被催化为瓜氨酸，并且大量的位点被高可信度的鉴定为瓜氨酸化位点(图 2c)，进一步表明该方法的高效性。在 HCD 碎裂后，其产生了一系列丰富的 b/y 离子，可以帮助准确的表征在同一肽段上单个(图 2d)以及多个(图 2e)瓜氨酸化位点。　　图2|使用生物素硫醇标签进行体外瓜氨酸化分析。a，使用生物素硫醇标签进行蛋白质瓜氨酸化分析的实验工作流程。b、c，在体外 PAD 处理之前 (b) 和之后 (c) 组蛋白 H3 蛋白的瓜氨酸化分析。 已识别的瓜氨酸化位点在序列中以蓝色字母突出显示。 序列下方的红色矩形表示鉴定的瓜氨酸化肽，而瓜氨酸化位点以蓝色显示。 d，PAD处理的组蛋白 H3 (R64Cit) 的已鉴定瓜氨酸化肽的串联质谱图示例。 e，PAD 处理的组蛋白 H3 的同一肽上鉴定的两个瓜氨酸化位点(R70Cit 和 R73Cit)的串联质谱图示例。　　接下来，作者们尝试利用所开发的方法对复杂的生物样本中的瓜氨酸化进行全局分析，并希望能够以此提供阐明生物体中瓜氨酸化调节机制的依据。首先，作者对小鼠的六个身体器官和五个大脑区域进行了深入的瓜氨酸组分析，生成了第一个小鼠瓜氨酸组组织特异性数据库。作者从432种瓜氨酸化蛋白质中以高置信度的方式鉴定了691个瓜氨酸化位点(图 3a)。更重要的是，这些蛋白质中约有 60% 未曾在UniProt 数据库检索并被报道，这一结果极大地扩展了对瓜氨酸化以及这些底物蛋白质如何受到瓜氨酸化影响的理解。作者发现结果中与 UniProt 数据库的已知的瓜氨酸位点重叠部分较少(图 3b)，这可能是因为 UniProt 中描述的近 40% 的瓜氨酸化位点是基于相似性外推理论而没有实际的实验证据。此外，许多报道的位点位于组蛋白上，尤其是蛋白质末端，可能会逃过自下而上质谱策略的检测(图 3b)。图 3c 展示了单位点瓜氨酸化和多位点瓜氨酸化蛋白质分布情况，其中 70% 的已鉴定蛋白质仅有一个瓜氨酸化位点被检测到。　　这个新发现的瓜氨酸化蛋白质组为推测瓜氨酸化的调控机制提供了宝贵的资源。例如，作者在髓鞘碱性蛋白(MBP)上鉴定到了九个瓜氨酸化位点，而在 UniProt 数据库中只有四个(图3d)。作者的结果提供了高质量的串联质谱图，不仅证实了已知修饰位点的存在(图3e)，而且还高可信度的识别了未知的位点(图 3f)。然后作者进行了瓜氨酸化肽段的序列分析，发现在鉴定的瓜氨酸化位点两侧并没有高度保守的氨基酸序列模式(图3g)，但是谷氨酸残基更频繁地出现在瓜氨酸的N末端侧附近。这与Fert-Bober 等人报道的小鼠瓜氨酸组分析结论一致。另一方面，Tanikawa 等人发现在人体组织和血浆中大约五分之一的 PAD4 底物含有 RG/RGG 基序。同样，Lee 等人及相关研究人员观察到天冬氨酸和甘氨酸残基在瓜氨酸化位点出现频率偏高。值得注意的是，这些研究使用了不同的人源细胞系或组织，因此作者的结果可能表明在不同物种之间瓜氨酸化位点周围的序列模式是不同的。为了更好地辨别瓜氨酸化蛋白质所涉及的功能，作者展示了基因本体论(GO)富集分析的热图，其显示了二十个最显著富集的细胞成分(图3h)以及KEGG途径(图3i)。作者发现小鼠大脑组织和身体器官之间存在明显差异，而瓜氨酸蛋白更多地参与大脑功能。具体来说瓜氨酸化蛋白质集中在轴突、髓鞘、核周体和突触中，因此在中枢神经系统中可能发挥着重要的作用。　　图3|不同小鼠组织的大规模瓜氨酸组分析。a，不同小鼠组织中已鉴定的瓜氨酸化蛋白和瓜氨酸化位点的数量。 b，本研究中鉴定的瓜氨酸化位点与 UniProt 数据库中报告的位点比较。 c，每个鉴定的瓜氨酸化蛋白质的瓜氨酸化位点数量分布。d，本研究中确定的瓜氨酸化位点与 UniProt 数据库中关于髓鞘碱性蛋白的瓜氨酸化位点的比较。e、f，在髓磷脂碱性蛋白 R157Cit (e) 和 R228Cit (f) 上鉴定的两个瓜氨酸化位点的示例串联质谱图。g，鉴定的瓜氨酸化肽的序列。瓜氨酸化位点位于中间的“0”位置。字母的高度表示每个氨基酸在特定位置的相对频率。 h,i，使用 Metascape 生成的热图显示不同小鼠组织中显着丰富的(p 值 0.01)细胞成分 (h) (KEGG) 通路 (i)。　　为了进一步拓展该方法的实用性，作者应用了二甲基化亮氨酸(DiLeu)等重标记策略，第一次实现了对瓜氨酸化进行高通量的定量研究。作者首先使用瓜氨酸化标准肽段进行测试，证明在优化反应条件下DiLeu标记和生物素硫醇标记反应可以分步进行而不互相干扰(图 4B，4C)。同时，将标准肽段按照已知比例进行4-plex DiLeu标记并混合，再进行生物素硫醇标记和瓜氨酸化分析，结果显示了非常好的定量准确性(图5)。作者进一步优化了运用该方法在复杂生物样品中进行定量分析的实验方法，并且证明此方法依然可以实现极佳的定量准确度和精确度(图6)。　　图4|瓜氨酸化标准肽段测试DiLeu标记和生物素硫醇标记分步反应的特异性和效率　　图5|瓜氨酸化标准肽段测试DiLeu标记和生物素硫醇标记定量分析的准确性　　图6|复杂生物样品测试DiLeu标记和生物素硫醇标记定量分析的准确度和精确度　　作者接下来应用该方法对DNA损伤中瓜氨酸化的作用进行了研究。作者在MCF7细胞中用三种方法造成了DNA损伤，并定量分析了蛋白质瓜氨酸化的变化。作者一共鉴定到63种瓜氨酸化蛋白以及其包含的78个瓜氨酸化位点，并发现三个实验组中的瓜氨酸化表达相比于对照组呈现出非常不同的趋势(图7A)，这一结果表明瓜氨酸化在不同类型的DNA损伤模型中具有差异性的作用。通过对实验组中显著变化的瓜氨酸化蛋白进行生物过程网络分析，作者发现瓜氨酸化主要对DNA代谢，蛋白结构变化，翻译以及DNA修复等过程进行调控(图 7B，7C)。该实验结果表明蛋白瓜氨酸化对DNA损伤以及相关发病机理具有非常重要的作用。　　图7|高通量定量分析研究瓜氨酸化在DNA损伤中的变化及作用(来源：Anal. Chem.)　　小结　　本文章介绍了一种生物素硫醇标签的设计和开发，该标签可与瓜氨酸化肽段发生特异性反应并极大地提高了瓜氨酸化的富集和检测效率。在使用标准肽和重组蛋白证明该方法的有效性后，作者进一步优化了从复杂生物样品中检测瓜氨酸化的实验过程。通过此方法对小鼠五个大脑区域和六个身体器官的蛋白质瓜氨酸化进行分析，作者鉴定出432个瓜氨酸化蛋白以及691个瓜氨酸化位点，这是迄今为止最大的数据集。该研究揭示了这种翻译后修饰可能在神经系统中发挥的关键作用，并表明它们在包括呼吸和糖酵解在内的许多代谢过程中也可能发挥着重要作用。总的来说，实验结果表明蛋白质瓜氨酸化在不同组织中具有广泛分布并参与各种生物过程，这扩展了目前对蛋白质瓜氨酸化生理作用的认知和理解。此外，作者进一步拓展了此方法的实用性，通过应用DiLeu等重标记策略第一次实现了瓜氨酸化的高通量定量研究，并利用这一方法揭示了瓜氨酸化在人体细胞DNA损伤及修复过程中的重要作用。更重要的是，该方法可以提供一种普适、简单而强大的检测方法来明确鉴定蛋白质瓜氨酸化，这也将启发和有益于未来对这种翻译后修饰在生理和病理条件下的功能作用的研究。　　相关研究成果近期发表在Analytical Chemistry上的两篇文章中, 通过生物素硫醇标签辅助质谱法对蛋白质瓜氨酸化进行全局分析文章的共同第一作者是威斯康星大学麦迪逊分校博士生石亚涛，李子辉，王斌，并与中国药科大学叶慧教授课题组合作 应用二甲基化亮氨酸等重标记策略进行蛋白质瓜氨酸化高通量定量研究文章的第一作者是威斯康星大学麦迪逊分校博士生李子辉，两篇文章通讯作者为李灵军教授。更多关于李灵军教授研究团队的最新研究进展欢迎登陆课题组网站：https://www.lilabs.org/

大家好，本周为大家分享一篇发表在PNAS上的文章：High sensitivity top–down proteomics captures single muscle cell heterogeneity in large proteoforms [1]，文章的通讯作者是威斯康星大学麦迪逊分校的葛瑛教授。　　单细胞研究表明，即使是具有相同形态和遗传的细胞，其生理功能特性可能也存在较大差异。近年来，基于质谱的单细胞蛋白组学策略逐渐发展成研究细胞异质性的重要技术，但也面临着细胞的蛋白质含量有限和动态范围宽，以及存在proteoforms高度复杂等挑战。得益于肽段易分离、电离和碎裂的特性，目前几乎所有基于质谱的单细胞蛋白组学分析都采用“Bottom-up”的研究思路，但会丢失蛋白质序列变异和翻译后修饰(PTMs)等信息。“Top-down”的蛋白组学通过分析完整蛋白质来避免这些信息的丢失，尽管质谱信噪比会随着分子量的增加而呈指数衰减，其灵敏度也不如“Bottom-up”，但它非常适合用于proteoforms的鉴定，是解析细胞异质性层面的理想方法。因此，作者在此对单个肌细胞进行了高灵敏的Top-down蛋白质组学分析，探究单细胞层面的结构和功能异质性，以期建立细胞类型和proteoforms间的直接关联。　　在本工作中，作者分别以大鼠股外侧肌(VL)、足底肌(PLN)和比目鱼肌(SOL)的单个肌细胞(SMFs)为研究对象，使用优化过的裂解和冻融方法来保证蛋白的高提取率，最大程度减少吸附性蛋白质的损失，最后基于微流多通道纳电喷雾源(MnESI)对完整蛋白进行LC-MS/MS分析。其中，VL和SOL组织分别主要由快缩肌细胞和慢缩肌细胞构成，PLN组织则包含这两类肌细胞，平均最大收缩速度测定结果显示VL和PLN中的SMFs收缩速度存在更大的异质性，如图1B所示。Top-down结果也表明在VL和PLN中主要包含快缩型骨骼肌钙蛋白复合物(fsTnT、fsTnI和fsTnC)、α-原肌球蛋白(α-Tpm)和快缩型骨骼肌球蛋白轻链(MLC-1F、MLC-2F和MLC-3F)，而在SOL中则检测到慢缩型骨骼肌钙蛋白复合物(ssTnT、ssTnI和ssTnC)、β-原肌球蛋白(β-Tpm)和慢缩型骨骼肌球蛋白轻链(MLC-1S、MLC-1V和MLC-2S)，这表明不同类型SMFs独特的功能特征与其proteoform异质性相关(图1C-1D)。值得注意的是，这里能够准确鉴定到分子量30 kDa的proteoforms，比如α-sActin(42 kDa)和MyHC亚型(223 kDa)，说明Top-down方法可以实现对单个肌细胞水平的完整肌节proteoforms的检测。　　图1.(A)大鼠骨骼肌结构示意图 (B)3种肌肉组织(VL、PLN和SOL)中SMFs收缩速度的测量(n = 10) (C)VL、PLN和SOL组织SMFs中的主要肌节proteoforms(n=6) (D)代表性的去卷积质谱图，红色p表示单磷酸化，“△H3PO4”表示pfsTnT3丢失磷酸盐，“-k”表示ssTnT1或pssTnT1赖氨酸残基的丢失。　　肌球蛋白重链(Myosin heavy chain，MyHC)是一种为肌肉收缩和力产生提供能量的分子马达蛋白，具有多种分子量约为223 kDa的蛋白亚型。它们有超过80%的序列同源性，因而很难通过“Bottom-up”的策略去检测和定量。MyHC1、MyHC2、MyHC4和MyHC7是大鼠骨骼肌中主要存在的四种MyHC亚型，其中MyHC7和MyHC4分别是SOL和VL组织中的主要亚型，而PLN组织中主要含有MyHC1、MyHC2和MyHC4，此处检测结果与之相符，如图2所示。与SOL和VL相比，PLN来源的SMFs在最大收缩速度上存在更大差异也印证了一个事实，即多种MyHC亚型在PLN组织中表达，这有助于依据MyHC亚型的表达对SMFs类型进行区分。此外，MyHC亚型在各样本中的质量偏差不超过2 Da，表明该检测方法在单个肌细胞水平上具有高灵敏性。　　图2. MyHC亚型的检测(A-B)VL、PLN和SOL组织中MyHC的电荷肽分布和去卷积谱图 (C-E)VL、PLN和SOL组织中对应的MyHC亚型(n=6)。　　除了蛋白亚型的鉴定，作者也利用Top-down蛋白组学技术实现对蛋白质PTMs的鉴定，例如对fsTnT的检测，如图3所示。快缩型骨骼肌钙蛋白复合物(fsTnT)具有高度序列同源性，它的表达丰度较低，通过传统Bottom-up策略检测是非常具有挑战性的。如图3A所示，在VL和PLN组织中检测到了fsTnT3的几种高丰度proteoforms，包括单磷酸化的fsTnT3(pfsTnT3)、fsTnT3和丢失磷酸盐的pfsTnT3(△H3PO4)。fsTnT3在VL和PLN两组中的表达水平和总磷酸化水平都相似(图3C-图3D)。需要注意的是，进一步放大谱图时可以观察到几种低丰度和肌细胞特异性fsTnT的存在，比如在两组中都检测到的fsTnT4，其总磷酸化在PLN组织中具有更大的表达差异，如图3B所示。此外，Top-down方法也可对两种分子量相差26 Da的Tpm亚型(β-Tpm和β’-Tpm)进行区分。这些结果充分表明Top-down蛋白组学技术适合用于单个肌肉细胞亚型和PTMs的研究。　　图3.磷酸化fsTnT的检测(A)fsTnT3在VL(红色)和PLN(紫色)中的去卷积谱图，红色p表示单磷酸化，“△H3PO4”表示pfsTnT3丢失磷酸盐 (B)A图中29700-30200 Da区域的放大图 (C)fsTnT3和fsTnT4的总磷酸化表达(n=6) (D)fsTnT3的表达(n=3)，p30 kDa)。尽管它们的二级碎裂率不高(5.8%-25.2%)，但可以产生一些覆盖全长序列的b/y离子，进而实现较大proteoforms的鉴定，表明Top-down蛋白组学方法是表征SMFs蛋白的有利手段。　　图5.MLC-1亚型的表征(A)MLC-1F、MLC-1S和MLC-1V的序列比对，紫色表示亚型间至少共享一个残基，绿色表示亚型间没有共享残基，无颜色表示亚型间序列同源 (B)MLC-1亚型代表性的EIC谱图 (C-E)MLC-1亚型的CAD碎裂，“Ace”表示Nα-乙酰化，“(Me)2”表示Nα-二甲基化。　　总的来说，作者开发了一种Top-down的蛋白质组学策略，其结合了一锅法样品制备和高灵敏的毛细管LC-MS/MS分析，可用于在功能和蛋白质组上具有显著异质性的SMFs的proteoform分离和表征。不同类型SMFs的异质性在肌节proteoforms中得以反映，在其中鉴定到的MyHC亚型(220 kDa)可以用于单细胞水平上的肌细胞分类。更为重要的是，本研究表明Top-down组学方法对于复杂肌节体系PTMs和亚型表征方面的独特优势，强调了其在关联单细胞表型异质性和功能多样性间的应用潜力，希望可以将该方法拓展到其它有高灵敏需求的场景。　　撰稿：陈昌明编辑：李惠琳文章引用：High sensitivity top-down proteomics captures single muscle cell heterogeneity in large proteoforms　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin　　参考文献　　Melby, J. A., Brown, K. A., Gregorich, Z. R., et al. High sensitivity top-down proteomics captures single muscle cellheterogeneity in large proteoforms. PNAS., 2023, 120(19), e2222081120. DOI https://doi.org/10.1073/pnas.2222081120

大家好，本周为大家分享一篇发表在Nat. Struct.上的文章，Towards a structurally resolved human protein interaction network，该文章的通讯作者是瑞典斯德哥尔摩大学的Petras Kundrotas、Arne Elofsson和欧洲分子生物学实验室的Pedro Beltrao。蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的表征对于理解形成功能单位的蛋白质组和细胞生物学研究的基础是至关重要的。同时，蛋白质复合物的结构表征是理解蛋白质的功能机制、研究突变的影响和研究细胞调控过程的关键步骤。最近，基于神经网络的方法已经被证明了准确预测单个蛋白质和蛋白质复合物的结构的能力；然而，其在大规模预测人类复杂结构中的应用尚未得到有效测试。在此，本文测试了应用AlphaFold2在预测人类蛋白质相互作用结构上的潜力和局限性，并通过实验提示了界面残基中潜在的调节机制。除此之外，本文还提供了使用预测的二元复合物来构建高阶组装的案例，以此拓展了对于人类细胞生物学的理解。人类蛋白质相互作用的结构预测本文基于AlphaFold2的FoldDock管道对65484对来源于HuRI与hu.MAP V.2.0数据库中实验测定的PPIs的结构进行预测。文章合并了一个pDockQ分数，该分数可以根据置信度对模型进行排序。结果显示，已知相互作用蛋白的pDockQ往往高于随机集；对于hu.MAP数据集显示出平均比HuRI数据集更高的可信度，这表明，高可信度模型集中在具有高亲和力和直接相互作用的蛋白质相互作用区域。实验表明，AlphaFold2可以预测大型复合物中直接相互作用的蛋白对的结构（图1）。图1 | AlphaFold2复合物预测在大规模人类PPIs数据集上的应用影响预测置信度的特征如图1a所示，相较于HuRI和hu. MAP数据库中的蛋白质对，出现在蛋白质数据库（PDB）中的蛋白质对更加富集于高分模型部分。为了更好地理解这种差异，本文首先研究了一个由大型（10链）异质蛋白复合物构建的额外数据集。通过实验，结果显示直接相互作用对与间接相互作用对之间pDockQ分数的差异是显著的，这表明与间接相互作用对相比，即使直接相互作用对是大型复合体的一部分，也往往能够被预测。除此之外，由于HuRI数据库中的许多蛋白质间相互作用很可能是短暂的，而AlphaFold2无法可靠地预测这种相互作用（图2）。图2 | 影响预测置信度的蛋白质和相互作用特征：不同数据集的分析预测的复合物结构在化学交联上的验证化学交联结合质谱分析是一种识别蛋白质对中邻近的活性残基的方法，可以用来帮助确定可能的蛋白质界面。为了确定预测的复合物结构是否满足这种正交空间约束，本文获取了528对具有预测模型的蛋白质对的残基对的交联集合。在此章节中，文章提供了多个案例证明了化学交联验证的有效性（图3）。图3 | 对于预测复合物模型的化学交联支持复合物界面上与疾病相关的错义突变与人类疾病相关的错义突变可以通过多种机制改变蛋白质的功能，包括破坏蛋白质的稳定性、变构调节酶活性和改变PPIs。为了确定预测结构的有效性，本文汇编了一组位于界面残基上的突变，这些突变之前曾被实验测试过对于相应相互作用的影响。文章使用FoldX预测突变时结合亲和力的变化，并观察到破坏相互作用的突变强烈影响了结合的稳定性；另外，本文就在一系列生物学功能中具有界面疾病突变的蛋白质网络簇进行了举例说明（图4）。图4 | 蛋白质复合物界面残基的疾病突变蛋白质复合物界面的磷酸化调节蛋白质磷酸化可以通过改变修饰残基的大小和电荷来调节结合亲和力来调节蛋白质的相互作用，将磷酸化位点定位到蛋白质界面可以为它们在控制蛋白质相互作用中的功能作用产生机制假说。本文使用了最近对人类磷酸化蛋白质组26的鉴定，在高置信度模型中鉴定出了界面残基上的4,145个独特的磷酸化位点。实验表明，某些界面可能受到特定激酶和条件的协调调控。虽然不是所有界面上的磷酸位点都可能调节结合亲和力，但这一分析为特定扰动后的相互作用的潜在协调调控提供了假设（图5）。图5 | 界面残基上磷酸化位点的协同调控来自二元蛋白质相互作用的高阶组装蛋白质既能够同时与多个伙伴相互作用组成更大的蛋白复合物，又能够在时间和空间上分离。这也反映在文章的结构特征网络中，即蛋白质可以在群体中被发现，如蛋白质相互作用全局网络视图所示（图6）。由于使用AlphaFold2预测更大的复合物组装可能受到计算需求的限制，文章测试了蛋白质对的结构是否可以迭代结构上对齐。文章在上述网络中覆盖的一组小的复合物上测试了这一过程，并将一个实验确定的结构与预测的模型进行对齐，展示了该过程的潜力和局限性。受测试例子的鼓励，本文定义了一个自动化过程，通过迭代对齐生成更大的模型。总之，文章发现可以迭代地对齐相互作用的蛋白质对的结构来构建更大的组装，但同时也发现了目前限制这一过程的问题。图6 | 对高阶组装的蛋白质复合物的预测结论本文通过一系列的实验评估了应用AlphaFold2预测已知人类PPIs的复杂结构的潜力与局限性。分析结果表明，由亲和纯化、共分馏和互补的方法组合支撑的蛋白质相互作用能够产生更高置信度的模型。文章证明，可以使用模型指标（如pDockQ评分）对高置信度模型进行排序，为大规模PPIs和稳定复合物的详细研究提供支持；而来自交联质谱实验的数据为进一步验证这些预测提供了理想的资源。除此之外，本文用疾病突变和磷酸化数据证明了蛋白质界面的结构模型对于理解分子机制以及突变和翻译后修饰的影响至关重要；最后，文章提出了从预测的二元配合物出发构建更大的组件结构模型的想法。后续仍需要更多的工作来确定确切的化学计量学，设计方法和评分系统来构建如此更大的复杂组件，以及预测具有弱和瞬态相互作用的蛋白质之间的相互作用。参考文献(1) Burke DF, Bryant P, Barrio-Hernandez I, et al. Towards a structurally resolved human protein interaction network [published online ahead of print, 2023 Jan 23]. Nat Struct Mol Biol. 2023 10.1038/s41594-022-00910-8. doi:10.1038/s41594-022-00910-8

凤凰中心 中国科学院院士贺福初有一个比喻：基因组和蛋白质组的关系就像词典与文章、元素表与化工厂。基因组学中微小的差异，在蛋白质组学中可以被千倍甚至近万倍地放大。因此，要真正阐释生命，必须从蛋白质组中寻找答案。 北京市昌平区中关村生命科学园的主入口处，一栋由南北双楼组成的银白色建筑呈一字型展开。这里是国家蛋白质科学中心—北京（凤凰中心）的总部大楼，也是“中国人类蛋白质组计划”（以下简称CNHPP）的主要研究基地，从2014年6月至今，有关人类蛋白质组的庞大数据在这栋建筑中陆续被测量和解读。 偶尔从门口经过的人也许无法想象，这些数据有一天会完全改变眼前的生活。基于人类基因组这部“天书”而发展起来的精准医疗，将因为人类蛋白质组信息的清晰而变得更加精细和普适。 不久前，凤凰中心主任、北京蛋白质组研究中心主任、蛋白质组学国家重点实验室副主任秦钧在第一届生命组学与精准医学大会上对CNHPP作了介绍，《中国科学报》记者就该计划对其进行了专访。 只有蛋白质组才能从根本上阐释生命 《中国科学报》：人类基因组计划完成了对人类23对染色体上全部DNA携带的遗传信息的总和——30亿个碱基对的测序工作，人体“天书”已完整地呈现在了人类面前。现在对人类蛋白质组展开研究，其意义是什么？ 秦钧：科学界曾经认为，只要绘制出人类基因组序列图，就能了解疾病的根源，但事实并非如此。 基因是人类遗传信息的载体，是生命奥秘最原始、最根本的物质基础。蛋白质是基因表达的产物，是构成有机体的主要成分，是所有生命活动的载体和功能执行者，是细胞执行生长、发育、衰老和死亡等各种生命活动的基本单位。蛋白质与基因密切相关，但是在此基础上又产生很多变化，造就了生物体不同的形态、形状，或者执行不同的功能。 一个有机体只有一个基因组，但是同一个有机体的不同细胞中的蛋白质的组成和数量却随细胞种类和功能状态的不同各有差异。比如，人体不同组织器官的基因组是一样的，但是各个组织器官的蛋白质组不完全一样。人和鼠的基因组的差别仅为1%，但是其形态、性状差别非常大，这就是蛋白质组不一样的体现。 中国科学院院士贺福初有一个比喻：基因组和蛋白质组的关系就像词典与文章、元素表与化工厂。确实如此，基因组学中微小的差异，在蛋白质组学中可以被千倍甚至近万倍地放大。因此，要真正阐释生命，必须从蛋白质组中寻找答案。 《中国科学报》：在CNHPP开展之前，中国科学家已经主导执行过“人类肝脏蛋白质组计划”（HLPP）。和HLPP相比，CNHPP对研究方法和技术提出哪些新的要求？ 秦钧：与前期的HLPP相比，无论从研究思路、技术方法，还是平台和团队，CNHPP都有较大的改进和完善，研究范围也显著扩大。特别是对数据质量、数据产出的速度等要求也越来越高。比如，蛋白质组的分析速度、精度以及在定量、可视化等方面要求不断提升。在CNHPP中，我们将对象扩展到心脏、肝脏、胃、肺脏、肾脏等人体器官，获得的实验数据不仅可以在器官内比较，更可以在器官间分析，获得全面的认识。 样本检测效率可提升6倍 《中国科学报》：为了绘制人类蛋白质组的精细图谱，CNHPP都将展开哪些研究？秦钧：主要开展的研究包括：建立样本采集方法标准、样本预处理和生物质谱分析策略；进行含有定量信息的正常组织和疾病、疾病旁组织蛋白质表达谱、磷酸化谱、转录因子谱构建；建立临床蛋白质组大数据平台；通过数据分析、知识挖掘，发现若干疾病人群特征性信号通路变化的线索以及它们和病人手术后存活的关系。 这其中包含了很多难题。首先需要攻克的是蛋白质分离鉴定的速度、样本通量，除此之外，还有微量或痕量蛋白质的分析、蛋白质组大数据构建和多维度组学对接、蛋白质组数据的深入分析和知识挖掘的方法策略等。 《中国科学报》：CNHPP从2014年6月启动，迄今取得了哪些进展？ 秦钧：主要包括五个方面的进展。 首先，建立了样本采集方法标准，并推广至全体项目团队，各临床团队已完成100组以上的样本，包括正常组织、疾病组织、疾病旁组织的收集。第二，建立了样本预处理和生物质谱分析策略，包括表达谱、磷酸化谱、转录因子谱方法标准。第三，建立了一种新蛋白质组分析策略，可在接近和达到样本蛋白表达数量的水平上，将检测时间缩短至传统蛋白质组技术的1/7左右。该分析策略已作为本项目的技术规范应用在所有样本的检测分析中。第四，通过测定和分析个体的蛋白质组数据，进行含有定量信息的正常组织和疾病、疾病旁组织蛋白质表达谱、磷酸化谱、转录因子谱构建。最后，通过初步数据分析，发现若干疾病人群特征性信号通路变化的线索。 蛋白质是最终解决精准医学问题的出路 《中国科学报》：你刚才提到了对蛋白质组数据的分析，其实将所得到的海量数据转换成有意义的海量信息才是研究的主要目的，现有的信息分析技术能够达到这一目标吗？ 秦钧：我们通过联合相关生物学家、临床学家以及生物分析学家分析海量实验数据，一是通过各种生物信息学分析方法，努力从数据中挖掘有用的信息；二是依靠生物学家、临床学家，从生物学问题，临床问题、临床需求等方面研读数据。 现有的生物信息技术还不能完全按照我们的要求和期望分析蛋白组学数据。从规模和深度来看，CNHPP产生的数据对当前生物信息学是个挑战。因此，我们还在不断开发和整合新的生物信息技术，希望构建一个整合、快速、功能强大、完善的生物信息分析平台，以满足不断产生的海量数据的分析，这其实也是CNHPP的一个主要发展方向。 《中国科学报》：CNHPP的科学价值如何切实造福人类？ 秦钧：从现阶段看，至少在以下几个方面可造福人类。 一是通过对重大疾病发生发展过程中的重要调控通路和重要调控蛋白质进行研究，揭示重大疾病的发生发展机制，同时获得一批重要疾病诊断标志物、药物靶标，从而提高重大疾病的防诊治水平。比如，通过筛选更多更具有诊断和判别意义的生物标志物，提高重大疾病的早期诊断能力或者为疾病早期预警、健康体检监测等提供重要依据，通过对疾病发生发展密切相关的蛋白质及其信号通路等的研究，为精准医疗提供判别依据和相应的手段。二是可以通过新的诊断试剂、创新药物以及相关科学仪器、诊疗设备等多种产品的市场化推动生物医药经济的发展。 《中国科学报》：CNHPP如何促进精准医疗的发展？ 秦钧：我要特别强调CNHPP对目前正在筹划、即将启动的中国精准医疗计划的启示。美国的精准医疗计划没有包含蛋白组学的内容，是个很大的缺陷。中国的精准医疗计划在蛋白组学上有考虑和布局，是一个显著的进步。 蛋白质最终会是精准医学的出路。现在蛋白组学刚刚起步，相当于基因组学10~15年前的水平，但其发展势头已展现出蓬勃生机。中国的蛋白组学起步早，进步快，在世界的蛋白质组学领域占有一席阵地。最近建成、投入试运行的国家蛋白质组学大科学设施——凤凰中心已在CNHPP的实施中发挥了作用。其强大的蛋白质组解析能力，正在发展的蛋白质组生物信息学技术和方法，统一的样本准备流程，均一的质量控制方法和与临床医生的紧密合作、无缝连接，已对CNHPP高质量数据的产出和分析提供了坚实的基础和保障。